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龙图腾网获悉华东交通大学;重庆大学溧阳智慧城市研究院申请的专利基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119992127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411953838.2，技术领域涉及：G06V10/72；该发明授权基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统是由王翔宇;刘贤达;李艺楷;孙浚博;赵宏宇;王雨飞;汪军设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统，所述清洗方法使用基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型对桥梁路面的数据库中的数据进行训练，具体步骤是：步骤一、利用携带着高清摄像头的无人机对桥梁的路面进行拍摄，拍摄的图像分为三类：桥梁的桥面、除桥面结构以外的桥梁其他结构、非桥梁结构；以所拍摄的所有图像组建桥梁路面的数据库；步骤二、构建基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型，采用Resnet和Transformer模型的框架；步骤三、利用步骤一构建的数据库训练模型，以训练好的模型用于桥面数据的清洗分类。在Resnet结构和Transformer中加入了具有乘法和激活函数的MultKAN模块，能够解决传统数据处理方法对桥梁路面的数据清洗分类不准确，时效性差以及工作量巨大的问题。

本发明授权基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的桥面数据清洗方法，其特征在于，所述清洗方法使用基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型对桥梁路面的数据库中的数据进行训练，具体步骤是： 步骤一、利用携带着高清摄像头的无人机对桥梁的路面进行拍摄，桥梁施工过程中无人机的位置也不断变化，无人机朝着所拍摄对象的正面高度方向拍摄，拍摄的图像中分为三种，第一种是桥梁的桥面，第二种是除桥面结构以外的桥梁其他结构，第三种是非桥梁结构；以所拍摄的所有图像组建桥梁路面的数据库； 步骤二、构建基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型： 所述基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型采用Resnet和Transformer模型的框架，包括7×7卷积层，3×3最大池化下采样层，3个ReLU‑MultKAN模块，6个3×3卷积层，ReLU‑MultKAN‑Transformer转换器，平均池化层和全连接层； 所述ReLU‑MultKAN‑Transformer转换器包括位置编码模块、ReLU‑MultKAN‑Transformer编码器和ReLU‑MultKAN‑Transformer解码器，二者中均设置有ReLU‑MultKAN模块； 所述ReLU‑MultKAN模块包括依次连接的1×1卷积层，批量标准化层，ReLU‑MultKAN结构，3×3卷积层，批量标准化层和1×1卷积层； 所述ReLU‑MultKAN结构中，每一层都会有一系列的节点，对部分节点利用激活函数ωx执行乘法操作，而对另一部分节点执行恒等变换操作，所述激活函数ωx为基础函数bx和函数Rix的总和，用公式表示为： ωx＝wbx+Rix，其中，w是用来控制激活函数的整体大小； 函数Rix用公式表示为： 其中，ReLUx＝max0,x；si和ei为要拟合函数的自变量x的定义域，即x∈[si,ei]； 步骤三、利用步骤一构建的数据库训练基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型，以训练好的基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型用于桥面数据的清洗分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学;重庆大学溧阳智慧城市研究院，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经开区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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