发明专利已授权

一种基于深度学习的道路病害检测方法

📄 申请号：CN202410825920.0 📄 发布日：2026/07/15

著录项目信息

申请日

2024-06-25

公开号

CN118840322B

公开日

2025-02-14

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V20_17 , G06V20_10 , G06V10_25 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习图像识别计算机视觉

应用场景

道路养护, 路面病害检测, 交通基础设施巡检, 公路检测, 智慧交通

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摘要

本发明公开的属于道路病害检测技术领域，具体为一种基于深度学习的道路病害检测方法，包括利用RDDA算法进行检测的步骤，具体如下：道路病害数据集构建、构建图像特征提取模块、设计深度可分离无参注意力机制卷积模块、提取特征图深层特征、设计空间金字塔自适应池化融合模块、使用FPN模块进行特征融合、设计NWD‑EIoU损失函数、使用Head检测头检测、模型的训练和验证、将模型进行应用，本发明有效的解决了当前道路病害检测算法参数量大、小目标病害检测精度不足、复杂背景下道路病害检测效果差的问题，从而使得本发明的算法参数量更低，能够适合边缘设备的部署，满足道路病害检测的轻量化和实时性需求。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250603

?? 专利权的转移：

20250418

?? 专利权的转移：

20250214

✅ 授权

20241112

?? 实质审查的生效：

20241025

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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