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龙图腾网获悉云南航天工程物探检测股份有限公司申请的专利一种车载交通路面以及附属设施的病害识别方法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：CN115223116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210520170.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种车载交通路面以及附属设施的病害识别方法是由谢寿珠;曾健;罗毅;谭左平;章玲设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车载交通路面以及附属设施的病害识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种车载交通路面以及附属设施的病害识别方法，包括以下步骤：云平台实时接收到N路视频流，启动N个线程；对视频流进行视频解码后，得到图片帧；将图片帧转换为二维数组，依次进行检测物目标检测和病害目标检测，得到检测物GPS位置信息、检测物种类信息、病害类别信息和病害实际尺寸信息，并存储和发布。本发明提供的一种车载交通路面以及附属设施的病害识别方法，利用车载摄像头所采集的视频，能够自动分辨识别病害，输出病害所在地经纬度，病害所辖范围大小，以及危险危急病害的实时推送，极大的减少人力识别的低效性，提高道路养护效率，增加道路运维过程中的安全性，具有很高的实用性。

本发明授权一种车载交通路面以及附属设施的病害识别方法在权利要求书中公布了：1.一种车载交通路面以及附属设施的病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，被巡检区域布置N个车载摄像头；各个车载摄像头进行巡检时采集到的视频流，实时传输到云平台； 步骤2，云平台实时接收到N路视频流，启动N个线程；其中，N路视频流表示为：视频流S1,S2,…,SN；N个线程表示为：线程F1,F2,…,FN； 每个线程Fi对视频流Fi进行分析处理，其中，i＝1,2,…,N；具体方式为： 步骤2.1，线程Fi对视频流Fi进行视频解码，将视频流Fi转换为统一标准协议的格式，得到解码后视频流DFi；其中，解码后视频流DFi为m个图片帧，分别表示为：图片帧tu1,tu2,…,tum； 步骤2.2，对解码后视频流DFi进行预处理，将每个图片帧tuj转换为二维数组，得到二维数组形式的图片帧tuj[1]； 步骤2.3，采用检测物目标检测模型，对二维数组形式的图片帧tuj[1]进行检测物目标检测，判断二维数组形式的图片帧tuj[1]中是否具有检测物目标，如果没有，则直接删除二维数组形式的图片帧tuj[1]，并结束流程； 如果有，则在二维数组形式的图片帧tuj[1]中，确定每个检测物的包络矩形框，并将每个检测物的包络矩形框切下来，得到该检测物的检测物切片； 对于每个检测物切片，表示为：检测物切片P，对检测物切片P进行脱敏处理，剔除检测物切片P的背景干扰图层，得到脱敏处理后的检测物切片特征图； 对于脱敏处理后的检测物切片特征图，表示为：检测物切片特征图Feature0,执行步骤2.4-步骤2.7： 步骤2.4，获取检测物切片特征图Feature0的基本信息，包括：检测物GPS位置信息和检测物种类信息； 将检测物切片特征图Feature0的基本信息添加到检测物切片特征图Feature0中，得到检测物切片特征图Feature1； 步骤2.5，对检测物切片特征图Feature1进行病害目标检测，判断检测物切片特征图Feature1中是否具有病害目标，如果没有，则结束流程； 如果有，则在检测物切片特征图Feature1中，检测并绘制每种病害的病害包络矩形框，作为该病害的病害检测框；对于检测到的任意病害检测框，表示为：K-Feature1；同时，识别到该病害检测框K-Feature1包括的病害的病害类别信息； 对于病害检测框K-Feature1；查找病害标准数据库，得到相同病害类别的病害尺寸范围； 如果病害检测框K-Feature1的尺寸，位于相同病害类别的病害尺寸范围中，则执行步骤2.6；否则，得到病害检测框K-Feature1明显不合理的结论，并丢弃病害检测框K-Feature1； 步骤2.6，计算病害检测框K-Feature1的病害实际尺寸，得到病害实际尺寸信息； 步骤3，将包含病害检测框K-Feature1的检测物切片特征图Feature1还原到图片帧tuj，并标识出病害检测框K-Feature1，得到处理后的图片帧tuj[2]；同时添加病害检测框K-Feature1对应的病害检测结果信息，包括：检测物GPS位置信息、检测物种类信息、病害类别信息和病害实际尺寸信息； 步骤4，以文本形式保存病害检测结果信息，并采用数据同步功能，存储对应的处理后的图片帧tuj[2]。

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