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龙图腾网恭喜北方民族大学申请的专利基于多模态融合的道路裂缝检测方法和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：CN113850228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202111210562.5，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于多模态融合的道路裂缝检测方法和系统是由韦海成;蒋艳煜;王锁;田思远;李淼淼;魏家乐;胡子磊设计研发完成，并于2021-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的道路裂缝检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多模态融合的道路裂缝检测方法和系统，包括步骤：收集裂缝图像数据集，经人工标注后，形成训练集、验证集、测试集；使用构建的改进YOLOv4模型对训练集进行训练，再对训练后的改进YOLOv4模型进行稀疏化训练和通道剪枝；将测试集输入改进YOLOv4模型，输出测试结果；通过九轴陀螺仪采集原始震动信号，利用HHT对原始震动信号进行特征提取；根据HHT分析后得到的瞬时频率值的变化判断是否为裂缝；将改进YOLOv4模型输出的测试结果和根据原始震动信号判断的裂缝结果融合后上传至服务器；服务器通过GPS定位将裂缝位置发送至用户终端，并进行报警。本发明将目标检测技术与震动信号处理技术融合，从而对道路裂缝实现智能实时、高效便捷的全面检测。

本发明授权基于多模态融合的道路裂缝检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合的道路裂缝检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：收集裂缝图像数据集，经人工标注后，形成训练集、验证集、测试集；使用构建的改进YOLOv4模型对训练集进行训练，再对训练后的改进YOLOv4模型进行稀疏化训练和通道剪枝；将测试集输入改进YOLOv4模型，输出测试结果；所述改进YOLOv4模型的结构包括：1Input：输入等待被检测的裂缝图像；2Backbone：MobileNetV3，用于减少运算量和参数量；3Neck：SPP+PANet，SPP用于增强网络的感受野，PANet用于解决目标检测中的多尺度问题，提升不同大小物体的检测能力；Head：继承YOLOv3模型的三个检测头，对图像特征进行预测，生成边界框并预测其类别；步骤S2：通过九轴陀螺仪采集原始震动信号，利用HHT对原始震动信号进行特征提取；根据HHT分析后得到的瞬时频率值的变化判断是否为裂缝；所述通过九轴陀螺仪采集原始震动信号，利用HHT对原始震动信号进行特征提取；根据HHT分析后得到的瞬时频率值的变化判断是否为裂缝的步骤，包括：将九轴陀螺仪固定在车载装备上，采集原始震动信号，将原始震动信号分割成n等分；对每段原始震动信号进行EMD分解分别得到IMF分量和频谱图；将峭度系数大于3的IMF分量相加得到IMFre，经过希尔伯特变换得到IMFre边际谱和瞬时频率fEmax；对比路面场景视频和九轴陀螺仪采集到裂缝时的视频，将瞬时频率fEmax对应的平整度分类，验证是否满足独立样本T的检验条件；根据瞬时频率fEmax的波形变化，结合视频对比，判断九轴陀螺仪检测到的原始震动信号处是否为裂缝；步骤S3：将改进YOLOv4模型输出的测试结果和根据原始震动信号判断的裂缝结果融合后上传至服务器；服务器通过GPS定位将裂缝位置发送至用户终端，并进行报警。

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