电子科技大学黄展鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于自监督学习的路面病害语义分割方法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：CN115601545B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202211270032.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于自监督学习的路面病害语义分割方法是由黄展鹏;谢晓梅;魏明珠;刘宏麾;秦国旭;卢博;陈鑫;黄亚设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自监督学习的路面病害语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自监督学习的路面病害语义分割方法，包括a、图像裁剪，将路面图像随机裁剪为若干子图；b、产生伪标签，对子图采用若干种语义分割模型进行语义分割，生成伪标签，将伪标签作为初始GroundTruthGT；c、判断；d、获得语义分割结果，将子图输入语义分割网络，输出语义分割结果；e、修正等步骤，采用通过传统的路面分割算法获取伪标注，在训练的过程中持续利用条件随机场对伪标注进行调整，从而使伪标签无限逼近于GroundTruthGT。能够避免人工标注，减少工作量、提高效率，达到提升路面病害分割的效果。
本发明授权基于自监督学习的路面病害语义分割方法在权利要求书中公布了：1.基于自监督学习的路面病害语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：a、图像裁剪，将路面图像随机裁剪为若干子图；b、产生伪标签，对子图采用若干种语义分割模型进行语义分割，生成伪标签，将伪标签作为初始GroundTruthGT；c、判断，将子图采用神经网络进行训练，判断子图是否存在病害，判断结果为存在病害，执行步骤d；判断结果为不存在病害，执行步骤g；d、获得语义分割结果，将子图输入语义分割网络，输出语义分割结果；e、修正，将语义分割结果通过条件随机场并结合上一次生成的预测图的信息进行修正，替换初始GroundTruthGT；f、重复步骤c、d、e直至当前预测图与上一次的预测图相同；g、对所有初始GroundTruthGT对应的语义分割结果取平均值，得到最终的语义分割结果。
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