国家知识产权局信息显示，重庆文理学院;中铁二十一局集团第五工程有限公司申请一项名为“基于轻量化MobileNetV3-YOLO的边坡裂隙检测方法及系统”的专利，公开号CN122492642A，申请日期为2026年5月。

专利摘要显示，本发明适用于计算机视觉与深度学习技术领域，提供了一种基于轻量化MobileNetV3‑YOLO的边坡裂隙检测方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：采集隧道洞口边坡的原始边坡图像；将原始边坡图像进行双通道图像预处理，并进行特征融合，得到增强后的清晰图像；通过MobileNetV3主干网络从增强后的清晰图像中提取初步特征图；从初步特征图中提取通道注意力和空间注意力特征图，并进行自适应融合，得到精炼后的特征图；将精炼后的裂隙特征图通过加权双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合，再进行检测框回归与分类，得到边坡裂隙检测结果。本发明提供的方法可以保证在复杂环境下的高检测精度与低漏检率，从而实现了对隧道洞口边坡裂隙的低成本、高效率、实时鲁棒检测。

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作者：情报员