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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利一種輕量化的端到端道路損傷檢測目標分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116630684B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310425106.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種輕量化的端到端道路損傷檢測目標分割方法是由沈鈞戈;王鑫;毛昭勇;劉佳璇;葛偉臻設計研發完成，并于2023-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種輕量化的端到端道路損傷檢測目標分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種輕量化的端到端道路損傷檢測目標分割方法，首先將數據集中的圖像經過骨干特征提取網絡Shuffle?ECANet得到特征，然后經過多尺度特征融合網絡，得到包含不同尺度的特征圖；再將特征圖經過輕量級多分支通道注意力網絡LMCA?Net，得到最終識別出損傷的圖像。通過訓練得到網絡的權重，在實際檢測時，可以將攝像機拍攝的實時圖像輸入到該目標分割模型中，導入前面得到的權重，對道路損傷進行識別及分割。本發明能夠快速自動準確地識別和分類特定類型的道路損傷，在目標分割上依然有良好的性能效果。

本發明授權一種輕量化的端到端道路損傷檢測目標分割方法在權利要求書中公布了：1.一種輕量化的端到端道路損傷檢測目標分割方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：數據集中的圖像經過骨干特征提取網絡Shuffle-ECANet得到特征，輸入圖像尺寸為a×b×3；將YOLOv5的骨干特征提取網絡替換為Shuffle-ECANet，Shuffle-ECANet包括ShuffleNetV2和ECA-Net注意力機制兩部分，ECA-Net通過全局平均池化和1*1卷積降維，將Shuffle層提取的W*H*C特征圖轉化為1*1*C的特征圖；步驟2：然后經過多尺度特征融合網絡，得到包含不同尺度的特征圖；采用特征金字塔結構實現多尺度特征融合網絡；在特征金字塔網絡FPN的基礎上，增加自適應注意力模塊AAM和特征增強模塊FEM；輸入圖像要通過多個卷積生成多尺度特征映射C1、C2、C3、C4、C5，對應的自上而下的特征映射為M5，M4，M3，通過上述的Shuffle-ECANet模塊可以提取到1*1*C的，C5通過AAM生成特征映射M6，M6與M5求和并通過自上而下的途徑傳播與較低層次的其他特征融合，并在每個特征映射Mx，x＝3,4,5模塊中添加FEM；步驟3：再將特征圖經過輕量級多分支通道注意力網絡LMCA-Net，得到最終識別的圖像，尺寸與輸入圖像尺寸相同為a×b×3；所述輕量級多分支通道注意力網絡LMCA-Net具體步驟為：將輸入特征圖F與大小為3×3、5×5和7×7的卷積核進行卷積以獲得三個特征圖F1、F2和F3，然后求和以獲得形狀為C×H×W的F’；將F’進入一個池化層，沿著H和W維度進行平均池化；使用1D卷積將原始C維映射到Z維信息，再使用三個1D卷積從Z維度改變到原始C維度，完成信道維度的信息提取；步驟4：由步驟1到步驟3組成目標分割模型，對目標分割模型進行訓練，得到訓練后的目標分割模型，在識別損傷時使用；步驟5：將攝像機拍攝的實時圖像輸入到訓練后的目標分割模型中，實現對道路損傷的檢測及分割。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。