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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利基于增强深度边缘特征的二维及三维路面裂缝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：CN114862892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210601919.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于增强深度边缘特征的二维及三维路面裂缝识别方法是由桂容;胡俊;张德津设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强深度边缘特征的二维及三维路面裂缝识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于增强深度边缘特征的二维及三维路面裂缝识别方法，包括：读入路面采集系统获取的三维路面数据二维路面数据；数据预处理；三维路面数据姿态起伏二维路面数据光照不均信息去除；边缘增强数据获取；整体嵌套边缘检测深度网络训练，根据训练模型获取测试数据边缘概率图；S6，对边缘概率图转化处理，获取路面数据强边缘信息；S7，强边缘选取和连接；S8，提取二维三维路面的裂缝属性信息。本发明融合了路面横断面频率成分特性以及深度学习网络获取的多尺度边缘特性，对路面裂缝边缘进行增强，有助于二维、三维路面数据裂缝的准确提取，适用于二维、三维数据采集系统获取的多种典型路面的裂缝自动识别任务。

本发明授权基于增强深度边缘特征的二维及三维路面裂缝识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强深度边缘特征的二维及三维路面裂缝识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，读入路面采集系统获取的三维路面数据二维路面数据；S2，数据预处理；S3，三维路面数据姿态起伏二维路面数据光照不均信息去除；对于获取的三维路面数据二维路面数据，将各个横断面进行成分分解，去除低频成分影响，增强裂缝高频边缘特征；S4，边缘增强数据获取；将各个横断面高频成分进行拼接，形成边缘特性增强后的高频成分数据，将边缘增强后的数据统一转化为数值分布在0-255范围内的灰度图；S5，整体嵌套边缘检测深度网络训练，根据训练模型获取测试数据边缘概率图；将S4获得的数据输入到整体嵌套边缘检测深度网络获取边缘概率图，整体嵌套边缘检测深度网络由开源的二维路面数据集和对应的裂缝标注进行训练，训练过程输入的数据集也经过S3和S4步骤的处理；S6，对边缘概率图转化处理，获取路面数据强边缘信息；将获取的边缘概率图转化为数值分布在0-255范围内的灰度图，结合边缘图均值Ave，获取阈值Th1；S7，强边缘选取和连接；基于所获取及转化后的边缘概率图以及阈值Th1，将低于阈值的弱边缘去除，保留不小于阈值的强边缘，将选取的强边缘的连通域作为图像边缘对象，图像边缘对象位置及其方向作为张量投票算法的输入，结合边缘对象区域及对象方向张量编码，获取输入边缘对象数据的张量显著性场，结合获取的张量显著性场中较为显著的线段，构造出可能的连接结果，将连接结果与强边缘图进行结合，利用连通域面积参数，删除连通域较小的边缘图；S8，提取二维三维路面的裂缝属性信息。

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