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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于无人机光学遥感影像的道路病害检测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：CN120579032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510799702.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于无人机光学遥感影像的道路病害检测方法及系统是由于海雁;李思淼;周志权设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机光学遥感影像的道路病害检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于无人机光学遥感影像的道路病害检测方法及系统，属于道路病害检测领域。为解决现有道路病害检测方法在小目标识别与复杂背景干扰下特征提取不足的问题。本发明通过使用CSP‑SMAM模块，模型能够高效地提取多尺度特征，特别是在复杂场景下对不同尺度目标的感知能力增强；结合CAFPN结构，模型在特征融合和定位精度上得到了进一步提升；Wise‑MPDIoU损失函数优化了目标定位过程，特别适用于小目标检测；最后，CA注意力机制通过方向感知和位置感知的信息加强了模型的定位能力，提高了模型在复杂背景下的识别精度。

本发明授权一种基于无人机光学遥感影像的道路病害检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机光学遥感影像的道路病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、基于无人机设备采集高分辨率道路病害影像，构建原始数据库并进行预处理，将预处理后的数据集分为训练集、验证集及测试集； S200、构建YOLOv8-MSCA模型，包括依次相连的骨干网络、颈部网络和头部网络；采用CSP-SMAM模块，引入部分多尺度特征提取策略FDPN，在通道上提取不同尺度的特征信息；设计坐标注意力机制对特征图横、纵两个方向编码，捕获短程与长程依赖信息；利用特征融合机制结合通道注意力模块，用于提升对图像细节的理解并加强模型对关键信息的聚焦能力；颈部网络设计CAFPN结构，考虑特征聚焦与扩散机制，使得多尺度病害特征聚合并传递至检测阶段； 在CSP-SMAM模块中，包括， 输入特征图Fin尺寸为H×W×C，首先通过3×3卷积操作对所有通道进行特征提取，得到特征图，计算公式为： 然后，将输入特征图分为两部分，其中一部分继续通过5×5卷积操作进行特征提取，得到特征图，公式如下： 另一部分则保持不变，得到特征图，公式如下： 接下来，经过5×5卷积处理的部分再次被分为两部分，其中一部分继续通过7×7卷积操作进行特征提取，得到特征图，计算公式为： 另一部分则保持不变，得到特征图，公式为： 所得的特征图与保持不变的部分和特征图进行拼接操作，得到一个融合的多尺度特征图，公式为： 然后，对拼接后的特征图进行1×1卷积操作，减少通道数并进一步提炼特征信息，得到特征图，公式为： 最后，将与输入特征图进行加法操作，形成最终输出特征图，公式为： S300、利用训练集对构建的YOLOv8-MSCA模型进行训练，利用测试集对模型进行性能评估，并根据评估结果调整模型参数，最终得到训练好的道路病害检测模型； S400、获取需要处理的无人机拍摄的道路病害图像，并输入到训练好的YOLOv8-MSCA模型，得到分类检测结果。

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