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龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的道路裂纹检测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：CN116824347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310645341.3，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于深度学习的道路裂纹检测方法是由党宁军;高徐军;马勃;党博;张文浩;张屹;田自龙;郭卫锋;周昕玮;艾绍腾设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的道路裂纹检测方法在说明书摘要公布了：本发明的目的是提供一种基于深度学习的道路裂纹检测方法，包括以下步骤，采集实际道路裂纹图片图像，采集到的实际道路裂纹图片图像即为原始图像，标注出原始图像中的裂纹位置，裂纹检测网络模型训练，得到对应裂纹的特征图；从整幅图像中标注出目标区域，根据标注的目标区域，输出裂纹外接矩形和裂纹宽度。使用CNN和Encoder‑Decoder两个分支，分别训练，结合CNN快速和Transformer准确的各自优点，并避免样本数量不均欠拟合的不足，极大的提高了裂纹检测的准确率，解决了现有技术中网络模型复杂导致的计算效率不高、检测准确率不高的问题，实现了高效率、高准确率的裂纹检测，同时可以较准确的给出裂纹的宽度像素数。

本发明授权一种基于深度学习的道路裂纹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的道路裂纹检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集实际道路裂纹图片图像，采集到的实际道路裂纹图片图像即为原始图像，标注出原始图像中的裂纹位置，得到图像对应裂纹位置坐标点文件； 实际道路裂纹图片图像进行归一化，作为网络输入图像； 将归一化后的图像和对应裂纹位置坐标点文件作为输入一并送入网络，图像分支一采用FastRCNN对图像进行整图卷积，获取到裂纹轮廓，然后通过RestNet50提取裂纹图像特征,得到特征图；分支二通过Encoder-Decoder网络完成裂纹特征提取，得到对应裂纹的特征图； 所述分支一的具体步骤为，FastRCNN网络对输入图像均匀采样，即对输入原图直接进行整图卷积；通过regionproposals提取每个预选区域对应的裂纹轮廓，其中每个regionproposals用四元数组进行定义，即r,c,h,w，即窗口的左上行列坐标与高和宽，该坐标均是对应原图像的，还需要把原图像的坐标系映射到featuremaps上，完成裂纹轮廓ROI检测任务；对每个预选的裂纹轮廓即ROI区域，通过骨干网络RestNet50，提取对应的裂纹图像特征，输出特征图； 特征融合，对分支一和分支二的得到的特征进行融合，得到第一融合特征图； 根据第一融合特征图，识别训练数据集中已标注裂纹图像的裂纹，得到裂纹检测坐标，并根据损失函数，对分支融合进行优化，直至损失值达到要求，分支一和分支二融合得到裂纹检测网络模型，得到第二融合特征图； 图像识别，输入图像，根据第二融合特征图，对输入图像逐一像素判断，当前像素大于设定阈值则表明为该像素为目标区域，小于设定阈值则表明该像素为非目标区域，从而从整幅图像中标注出目标区域， 根据标注的目标区域，输出裂纹外接矩形和裂纹宽度。

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中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：710065 陕西省西安市丈八东路18号西北勘测设计研究院；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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