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龙图腾网获悉金陵科技学院申请的专利一种基于多模型集成的道路路面病害检测方法、介质及设备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：CN119360083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411366284.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模型集成的道路路面病害检测方法、介质及设备是由颜新云;王卉;王池社;赵毅斌设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型集成的道路路面病害检测方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模型集成的道路路面病害检测方法、介质及设备，包括：构建多样化、高质量的路面病害图像数据集；搭建基于RT‑DETR网络的检测模型，并修改损失函数增加模型的收敛速度；单独构建坑槽单类别病害数据集，用于训练检测模型时使用的预训练模型；在训练检测模型过程中，使用孤立森林算法，降低极端数据对模型的影响；为了增加对坑槽类别的检测效果，构建基于ResNet的分类模型；集成检测模型与分类模型，搭建完整的路面病害检测模型。本发明不仅能够有效缓解因数据集极度不平衡而导致的检测精度下降问题，还特别针对坑槽等易误报类别进行了优化，显著降低了误报率。

本发明授权一种基于多模型集成的道路路面病害检测方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型集成的道路路面病害检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：收集路面病害样本图像，形成路面病害数据集，所述路面病害数据集包括坑槽在内的多种路面病害类型； 步骤2：构建基于RT-DETR网络的检测模型，用于检测道路路面病害； 步骤3：获取坑槽数据集，并采用坑槽数据集对检测模型进行迭代预训练；具体为： 将获取的坑槽数据集在检测模型上训练，训练得到初步检测模型； 收集实际路面视频数据并对视频数据进行间隔抽帧，调整帧的大小； 使用初步检测模型对帧数据进行检测，将检测结果保存为XML文件，使用lableImg标注工具处理检测结果，调整检测结果中用于定位坑槽的检测框，并筛选出存在误报或漏检的数据作为训练数据对初步检测模型进行下一轮训练； 步骤4：使用预训练得到的权重与路面病害数据集对检测模型进行进一步训练； 步骤5：将步骤4训练得到的检测模型嵌入到车载系统并上线运行，收录运行检测的图像数据，将检测结果按正负样本分类，正样本和负样本分别表示检测结果正确和误报的样本； 步骤6：采用孤立森林算法来划分正样本中的异常值，并将其用于路面病害数据集的更新，回到步骤4中对检测模型进行下一轮训练，直至获得最优模型；步骤6中，对于检测结果正确的正样本，采用孤立森林算法划分出与其他正样本不同且数量小于其他正样本的正样本作为极端样本；采用检测模型对保存的极端样本数据进行检测，若检测结果正确，则将其收录至路面病害数据集，用于对检测模型进行下一轮训练，否则将其按路面病害类型保存至极端数据集中，当极端数据集达到设定的数据数量时，全部放入路面病害数据集，用于对检测模型进行下一轮训练； 步骤7：构建基于ResNet的二分类模型并根据负样本进行训练，所述二分类模型用于区分检测结果中出现的坑槽误报类别； 步骤8：将步骤6得到的最优模型和步骤7训练的二分类模型集成，利用集成后的模型进行道路路面病害检测。

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