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龙图腾网恭喜浙江理工大学申请的专利基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型的构建方法及应用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：CN119962404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510443723.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型的构建方法及应用是由倪喆源;王骏骋设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型的构建方法及应用在说明书摘要公布了：本方案提供了一种基于改进RT‑DETR模型的道路损伤检测模型的构建方法及应用，采用跨阶段部分‑多尺度边缘特征融合骨干网络CSP‑MEFFN作为骨干网络，以显著提升模型对道路损伤边缘的敏感度；并设计矩形上下文融合金字塔网络RCFPN作为颈部网络，实现浅层高频细节、中层边缘结构与深层语义特征的动态自适应融合，提升模型的上下文感知和对复杂背景下目标的识别能力，从而提高传统RT‑DETR模型对于道路损伤检测的准确率。

本发明授权基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型的构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:获取原始道路损伤图像并标注每一原始道路损伤图像的损伤类型构成训练集； S2:构建基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型： 道路损伤检测模型将RT-DETR基础框架的骨干网络、颈部网络替换成跨阶段部分-多尺度边缘特征融合骨干网络和矩形上下文融合金字塔网络； 其中跨阶段部分-多尺度边缘特征融合骨干网络包括级联设置的多个卷积模块和跨阶段部分-多尺度边缘特征融合模块，每一跨阶段部分-多尺度边缘特征融合模块包括多个跨阶段特征交互的多尺度边缘特征融合模块；其中矩形上下文融合金字塔网络采用由初级融合阶段、中级交互阶段以及终极优化阶段依次搭建的三级递归架构； 输入到跨阶段部分-多尺度边缘特征融合模块中的特征依次经过卷积层处理和分离层处理后得到多个分离特征，多个分离特征输入到多层级级联连接的多尺度边缘特征融合模块中，且每一多尺度边缘特征融合模块的输出特征和分离特征相加后进行卷积处理得到当前跨阶段部分-多尺度边缘特征融合模块的输出特征，公式如下： ； 其中Concat为通道维度上的拼接操作，X为输入当前跨阶段部分-多尺度边缘特征融合模块CSP-MEFF的特征图，Conv为卷积层，表示对k=1~n进行相加操作，Splitk为第k个分离后的特征，MEFFk表示对第k条支路在多尺度边缘特征融合模块MEFF模块内进行处理； 特征图输入跨阶段部分-多尺度边缘特征融合骨干网络进行特征提取并输出对应每一跨阶段部分-多尺度边缘特征融合模块的层级特征，最后一个跨阶段部分-多尺度边缘特征融合模块的层级特征经过RT-DETR基础框架的AIFI模块后同其他层级特征一并输入到矩形上下文融合金字塔网络中；输入矩形上下文融合金字塔网络中的特征在初级融合阶段通过金字塔上下文提取模块生成对应的跨层特征，不同层级的跨层特征在中级交互阶段采用动态插值融合单元和多尺度融合模块被强化相关性生成对应的强化特征，强化特征在终极优化阶段采用重参化卷积模块进行特征融合得到输出特征，输出特征输入到RT-DETR基础框架的解码器中输出结果； S3：将训练集输入到基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型中训练得到基于改进RT-DETR模型的道路损伤检测模型。

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