发明专利审查中

一种融合CNN和Tansformaer的道路裂纹实时检测方法

📄 申请号：CN202211342286.2 📄 发布日：2025/10/13

著录项目信息

申请日

2022-10-31

公开号

CN115690042A

公开日

2023-02-03

申请人

重庆邮电大学

法律状态

授权未缴费

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06V10_764 , G06V10_42 , G06V10_44 , G06V10_26 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_09 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

道路病害检测, 交通基础设施维护, 智慧城市, 路况巡检, 智慧交通

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明属于图像分割技术领域，具体涉及一种融合CNN和Tansformaer的道路裂纹实时检测方法，包括：获取原始道路图像并对原始道路图像中的道路裂痕通过Labelme进行标注，得到原始道路图像的二值标签；根据原始道路图像和原始道路图像的二值标签创建原始道路图像数据集；创建道路裂纹检测模型，所述道路裂痕检测模型包括：CNN卷积编码模块、Tansformaer编码模块、特征融合模块和分割预测模块；将图像数据集作为训练样本对道路裂痕检测模型进行训练，实时采集道路图像，并将采集到的道路图像输入训练好道路裂痕检测模型；输出道路图像检测结果，通过本发明提供的一种融合CNN和Tansformaer的道路裂纹实时检测方法能够实时对道路的裂痕进行检测。

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

一种基于Laplace噪声和Wasserstein正则的多试次EEG源成像方法

当前第 / 件

一种基于上下文层级自注意力网络的话语情绪识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

¥21000.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：114 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

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