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龙图腾网获悉西安交通大学;同济大学申请的专利一种路面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质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：CN115170528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210849020.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种路面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质是由李建星;段思鸿;贺雨晨;陈娟;张安学;刘成菊设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种路面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取若干历史路面图像数据，构建预训练样本；构建路面检测模型；所述路面检测模型包括骨干网络及分类器网络；基于优化后的自监督学习算法，利用预训练样本，对路面检测模型中的骨干网络进行预训练，得到预训练后路面检测模型；在预训练样本中随机获取部分样本数据，并对部分样本数据进行缺陷标注，得到微调训练样本；并对预训练后路面检测模型中的骨干网络和分类器网络的参数进行微调处理，得到训练后的路面缺陷检测模型；将待检测路面图像输入至训练后的路面缺陷检测模型中，输出结果，即得到所述的路面缺陷检测结果；本发明减小了路面缺陷检测模型的训练数据量，提高检测精度。

本发明授权一种路面缺陷检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种路面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干历史路面图像数据，构建预训练样本； 构建路面检测模型；其中，所述路面检测模型包括骨干网络及分类器网络； 基于优化后的自监督学习算法，利用预训练样本，对路面检测模型中的骨干网络进行预训练，得到预训练后路面检测模型； 在预训练样本中，随机获取部分样本数据，并对所述部分样本数据进行缺陷标注，得到微调训练样本； 利用微调训练样本，对预训练后路面检测模型中的骨干网络和分类器网络的参数进行微调处理，得到训练后的路面缺陷检测模型； 将待检测路面图像输入至训练后的路面缺陷检测模型中，输出结果，即得到路面缺陷检测结果； 所述路面检测模型的骨干网络为残差网络；所述优化后的自监督学习算法为引入重构图像分支神经网络的MoCo算法；所述MoCo算法的骨干网络与所述路面检测模型的骨干网络相同； 基于优化后的自监督学习算法，利用预训练样本，对路面检测模型中的骨干网络进行预训练，得到预训练后路面检测模型的过程，具体如下： 利用所述MoCo算法的骨干网络，对预训练样本进行特征提取，得到中间特征图； 利用重构图像分支神经网络，对中间特征图进行图像重构处理，得到重构图像； 计算预训练样本与重构图像之间的重构图像损失，得到第一损失； 利用所述MoCo算法的特征提取分支神经网络，对中间特征图进行特征提取处理，得到若干特征向量；所述若干特征向量与若干历史路面图像数据一一对应； 计算若干特征向量相互之间的对比损失，得到第二损失； 利用所述第一损失与所述第二损失，得到综合损失； 利用所述综合损失，通过反向传播的方式，更新所述MoCo算法的骨干网络的模型参数； 判断综合损失是否收敛或训练迭代次数达到预设迭代次数，若是，则输出更新后的MoCo算法的骨干网络的模型参数；若否，则返回继续训练迭代； 将所述更新后的MoCo算法的骨干网络的模型参数带入至路面检测模型中的骨干网络，即得到预训练后路面检测模型。

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西安交通大学;同济大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28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”。