华中科技大学游凌云获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利融合无监督学习的E-FCM-CNN路面裂缝图像识别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：CN118015341B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410063013.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权融合无监督学习的E-FCM-CNN路面裂缝图像识别方法及系统是由游凌云;卢孝巍;郭楠宁设计研发完成，并于2024-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合无监督学习的E-FCM-CNN路面裂缝图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于路面质量检测相关技术领域，其公开了一种融合无监督学习的E‑FCM‑CNN路面裂缝图像识别方法及系统，方法包括采集路面图像，所述路面图像至少包括单一背景无裂缝、杂乱背景有裂缝、单一背景有裂缝和杂乱背景有裂缝的图像；对路面图像进行预处理并扩充获得数据集；采用无监督学习算法对数据集进行分类处理，并对图像中的路面裂缝区域生成目标标记框；构建卷积神经网络模型，将数据集输入特征提取网络，得的特征图，将特征图输入区域建议网络获得含有裂缝的候选区域框；将候选区域框与目标标记框进行比对获得有效候选框；将有效候选框和特征图输入目标检测网络中的ROI池化层和全链接层获得图像识别结果。本申请可以实现对路面裂缝快速准确的识别。
本发明授权融合无监督学习的E-FCM-CNN路面裂缝图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合无监督学习的E-FCM-CNN路面裂缝图像识别方法，其特征在于，包括：S1：采集路面图像，所述路面图像至少包括单一背景无裂缝、杂乱背景有裂缝、单一背景有裂缝和杂乱背景有裂缝的图像；S2：对所述路面图像进行预处理并扩充获得数据集；S3：采用无监督学习算法对所述数据集进行分类处理，并对图像中的路面裂缝区域生成目标标记框；S4：构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括特征提取网络、区域建议网络和目标检测网络，将所述数据集输入特征提取网络，得的特征图，将所述特征图输入区域建议网络获得含有裂缝的候选区域框；S5：将所述候选区域框与所述目标标记框进行比对获得有效候选框；S6：将所述有效候选框和特征图依次输入目标检测网络中的ROI池化层和全链接层获得图像识别结果。
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