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龙图腾网获悉辽宁省交通科学研究院有限责任公司申请的专利基于深度学习的路面车辙分类及车辙深度计算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：CN120852892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511359868.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的路面车辙分类及车辙深度计算方法及系统是由孙思威;冯鑫;张英楠;余耀威;李保险设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的路面车辙分类及车辙深度计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的路面车辙分类及车辙深度计算方法及系统，涉及路面病害检测技术领域。该方法首先针对高维车辙横断面高程数据的特点，进行平滑、倾斜矫正、以及降维等预处理，并根据车辙横断面不同分类方式组建两种数据集，建立车辙类型与形状关联性；然后构建多种结构的神经网络模型用于车辙形状分类，并通过消融试验选取最佳分类模型；最后基于不同类别的车辙分类结果，建立不同的虚拟直尺，计算车辙深度。该方法选择CNN‑BiLSTM模型为最佳分类模型，并针对不同类型车辙，分别建立不同的虚拟直计算车辙深度，提高车辙深度计算的效率。

本发明授权基于深度学习的路面车辙分类及车辙深度计算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路面车辙分类及车辙深度计算方法，其特征在于，包括： 获取车辙横断面高程数据并进行预处理，并根据车辙横断面不同分类方式建立两种数据集，建立车辙类型与形状关联性； 根据车辙横断面不同分类方法构建两种数据集A、B；数据集A基于车辙横断面中间峰值点的分布情况，使车辙形状分为三类：U型、凹W型和凸W型；其中，U型车辙横断面的特点是中间没有峰值点，这种形状表现为一个平滑的下凹曲线，车辙深度集中于中间位置；凹W型车辙横断面的特点是存在两个谷值点且中间一个峰值点的形状，此类车辙形状表现为有两个凹槽，中间凸起的高度低于路面的特性；凸W型车辙横断面的特点是存在两个凹槽且有一个中间峰值点，中间峰值点的高度高于两侧，这种形状表现为中间隆起，两侧相对较低的特性； 数据集B则根据车辙横断面两端峰值点的数量进行分类，具体分为三类：0型、1型和2型；0型的车辙横断面特点是两侧没有峰值点，形状平滑或深度集中于中间；1型的车辙横断面特点是在两端中仅有一个峰值点，表现为不对称的几何特性；2型的车辙横断面特点为两端各有一个峰值点，具有对称的双凸起特性； 构建多种结构的神经网络模型用于车辙形状分类，并通过消融试验选取最佳分类模型； 基于车辙分类结果计算车辙深度；针对不同类别的车辙分类结果，建立不同的虚拟直尺，计算车辙深度； 当CNN-BiLSTM-Att模型得到的分类结果是基于数据集A中的U型、凹W型和凸W型三种车辙类型时，首先设计局部极值点索引函数，用于判断车辙曲线在每侧20个数据点内是否存在峰值点，并保存这些峰值点的坐标；同时，依据车辙类型，进一步查找谷值点的坐标并保存；根据不同车辙类型的峰值点和谷值点建立不同的虚拟直尺，进而计算车辙深度； 当CNN-BiLSTM-Att模型得到的分类结果是基于数据集B中0型、1型和2型三种车辙类型时，首先设计局部极值点索引函数，用以判断车辙曲线在中间第50-80个数据点是否有峰值点，并保存这些峰值点的坐标；此外，根据车辙类型查找谷值点的坐标并保存，根据不同车辙类型的峰值点和谷值点建立不同的虚拟直尺，进而计算车辙深度。

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