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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种轻量化的端到端道路损伤检测目标分割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：CN116630684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202310425106.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种轻量化的端到端道路损伤检测目标分割方法是由沈钧戈;王鑫;毛昭勇;刘佳璇;葛伟臻设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化的端到端道路损伤检测目标分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量化的端到端道路损伤检测目标分割方法，首先将数据集中的图像经过骨干特征提取网络Shuffle‑ECANet得到特征，然后经过多尺度特征融合网络，得到包含不同尺度的特征图；再将特征图经过轻量级多分支通道注意力网络LMCA‑Net，得到最终识别出损伤的图像。通过训练得到网络的权重，在实际检测时，可以将摄像机拍摄的实时图像输入到该目标分割模型中，导入前面得到的权重，对道路损伤进行识别及分割。本发明能够快速自动准确地识别和分类特定类型的道路损伤，在目标分割上依然有良好的性能效果。

本发明授权一种轻量化的端到端道路损伤检测目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化的端到端道路损伤检测目标分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据集中的图像经过骨干特征提取网络Shuffle-ECANet得到特征，输入图像尺寸为a×b×3；将YOLOv5的骨干特征提取网络替换为Shuffle-ECANet，Shuffle-ECANet包括ShuffleNetV2和ECA-Net注意力机制两部分，ECA-Net通过全局平均池化和1*1卷积降维，将Shuffle层提取的W*H*C特征图转化为1*1*C的特征图；步骤2：然后经过多尺度特征融合网络，得到包含不同尺度的特征图；采用特征金字塔结构实现多尺度特征融合网络；在特征金字塔网络FPN的基础上，增加自适应注意力模块AAM和特征增强模块FEM；输入图像要通过多个卷积生成多尺度特征映射C1、C2、C3、C4、C5，对应的自上而下的特征映射为M5，M4，M3，通过上述的Shuffle-ECANet模块可以提取到1*1*C的，C5通过AAM生成特征映射M6，M6与M5求和并通过自上而下的途径传播与较低层次的其他特征融合，并在每个特征映射Mx，x＝3,4,5模块中添加FEM；步骤3：再将特征图经过轻量级多分支通道注意力网络LMCA-Net，得到最终识别的图像，尺寸与输入图像尺寸相同为a×b×3；所述轻量级多分支通道注意力网络LMCA-Net具体步骤为：将输入特征图F与大小为3×3、5×5和7×7的卷积核进行卷积以获得三个特征图F1、F2和F3，然后求和以获得形状为C×H×W的F’；将F’进入一个池化层，沿着H和W维度进行平均池化；使用1D卷积将原始C维映射到Z维信息，再使用三个1D卷积从Z维度改变到原始C维度，完成信道维度的信息提取；步骤4：由步骤1到步骤3组成目标分割模型，对目标分割模型进行训练，得到训练后的目标分割模型，在识别损伤时使用；步骤5：将摄像机拍摄的实时图像输入到训练后的目标分割模型中，实现对道路损伤的检测及分割。

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