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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于红外热像仪的道路表观破损快速检测及可视化方法、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：CN119579572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411770346.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于红外热像仪的道路表观破损快速检测及可视化方法、系统是由王大为;张宇辉;李成烨;吕浩天;戴江博;樊泽鹏;谢秉磊;汤伏蛟;闫金峰设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外热像仪的道路表观破损快速检测及可视化方法、系统在说明书摘要公布了：基于红外热像仪的道路表观破损快速检测及可视化方法、系统，属于道路无损检测技术领域。为了解决现有的深度学习模型进行道路表观破损存在可解释性差的问题，本发明首先获取道路表观破损的图像，然后将将YOLO模型的骨干网络中的至少一个C2f模块替换为SwinTransformer模块，并将图像输入改进的YOLO模型进行破损检测；在改进的YOLO模型的处理过程中，采用考虑损失的平滑梯度类激活映射算法进行可视化。

本发明授权基于红外热像仪的道路表观破损快速检测及可视化方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外热像仪的道路表观破损快速检测及可视化方法，其特征在于，首先获取道路表观破损的图像，然后将图像输入改进添加注意力机制的YOLO模型进行破损检测，得到检测结果； 所述改进添加注意力机制的YOLO模型为将YOLO模型的骨干网络中的至少一个C2f模块替换为SwinTransformer模块； 在改进添加注意力机制的YOLO模型的处理过程中，采用考虑损失的平滑梯度类激活映射算法进行可视化，考虑损失的平滑梯度类激活映射算法包括以下步骤： 在梯度计算中引入高斯噪声来平滑梯度，假设YOLO模型的网络中最后一层的卷积层共有n’个卷积核，每个卷积核生成一个特征图，针对第k个特征图，计算梯度信息yc如下： 式中，式中，m表示迭代次数，n表示添加高斯噪声的次数，x为输入特征信息，为引入的噪声，yc表示模型对于类别c的预测分数； 接着对该梯度信息在空间维度M×N进行全局平均池化，获得特征图的权重δk； 计算传播过程中的损失： Lk＝LO-classify+λLcamk 式中，LO-classify表示分类损失，Lcamk表示可解释性度量损失，camk表示第k个特征图，maskk表示对应目标区域掩码，表示L2范数，λ表示可解释性度量损失占比； 综合考虑权重δk及梯度损失，得到关注对象的判别定位图F： 其中，Ak表示第k个特征图，ReLU为激活函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。