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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學申請的專利一種改進ResNet-50網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的路面裂縫檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114677559B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210253649.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種改進ResNet-50網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的路面裂縫檢測方法是由瞿中;李明;夏淑芳;鞠芳蓉;周強設計研發(fā)完成，并于2022-03-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種改進ResNet-50網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的路面裂縫檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種改進ResNet?50網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的路面裂縫檢測方法，通過移除ResNet?50網(wǎng)絡的全連接層和平均池化層，將混合擴張卷積融入網(wǎng)絡后三層中，在第二層與第三層、第三層與第四層、第四層與第五層之間加入空間?通道注意力機制，并使用多尺度特征融合的方式對提取的特征進行融合形成改進ResNet?50網(wǎng)絡，并使用路面裂縫數(shù)據(jù)集對改進后的網(wǎng)絡模型進行訓練獲得裂縫檢測網(wǎng)絡模型，最后使用裂縫檢測網(wǎng)絡模型進行裂縫分類和嚴重程度評估，改進的擴張卷積模塊可以從更大范圍的像素中提取特征，確保網(wǎng)絡能獲取全局特征信息，多尺度特征融合的方式對提取的特征融合提高了準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種改進ResNet-50網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的路面裂縫檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種改進ResNet-50網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的路面裂縫檢測方法，其特征在于，包括下列步驟：采集路面圖像集；篩選含有裂縫的路面圖像構(gòu)建路面裂縫數(shù)據(jù)集；使用所述路面裂縫數(shù)據(jù)集對改進ResNet-50網(wǎng)絡模型進行訓練；所述改進ResNet-50網(wǎng)絡模型包括下列步驟：將ResNet-50網(wǎng)絡去除平均池化層和全連接層；將混合擴張卷積模塊融入網(wǎng)絡后三層中，每層設置不同的空洞率；將空間-通道注意力機制模塊融入第二層與第三層、第三層與第四層、第四層與第五層之間；將每層提取的特征進行側(cè)邊輸出，使用1×1的卷積進行處理；將處理后的特征使用多尺度特征融合模塊進行融合；所述多尺度特征融合模塊首先對ResNet-50網(wǎng)絡每層輸出的特征使用1×1的卷積進行處理，然后將得到的特征圖上采樣到與輸入圖像相同的大小，并進行融合，最后將融合的特征使用1×1的卷積進行處理得到最終預測結(jié)果；測試評估訓練結(jié)果，獲得裂縫檢測網(wǎng)絡模型；使用所述裂縫檢測網(wǎng)絡模型進行裂縫分類和嚴重程度評估。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區(qū)南山街道崇文路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。