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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种基于图像实例分割的智慧轨道路面损伤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：CN120070888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510130940.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于图像实例分割的智慧轨道路面损伤分割方法是由苗吉军;吴庆东;刘才玮;余倩倩;宋力;宫哲;冯海暴;田立斌设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像实例分割的智慧轨道路面损伤分割方法在说明书摘要公布了：一种基于图像实例分割的智慧轨道路面损伤分割方法，涉及智慧轨道路面损伤评估技术领域，包括如下步骤：步骤1、数据集制作；步骤2、基于YOLOv8s网络的改进构建适用于智轨路面损伤分割的YOLOV8s‑D网络，并进行超参数配置；步骤3、GUI设计。本发明提出了适用于智轨路面损伤分割的YOLOV8s‑D网络，与其他网络相比，能够实现识别磁钉损伤、标志线损伤、裂缝和坑洞，有效提高不同光照环境下的识别精度，能够适用于不同尺寸的路面缺陷，经验证，本发明达到了92.7%的最佳分割精度，实现智轨路面自动损伤分割，为后续损伤量化提供技术支持。

本发明授权一种基于图像实例分割的智慧轨道路面损伤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像实例分割的智慧轨道路面损伤分割方法，其特征为，包括如下步骤： 步骤1、数据集制作：明确智轨路面磁钉损伤、标志线损伤、裂缝和坑洞4种损伤的类型及特征，并构建起相应的数据集用于网络训练及验证； 步骤2、基于YOLOv8s网络的改进构建适用于智轨路面损伤分割的YOLOV8s-D网络，并进行超参数配置； 步骤3、GUI设计； 步骤4、使用YOLOV8s-D网络进行轨道路面损伤分割； 所述的步骤2包括如下具体步骤：基于YOLOv8s网络架构，设计DDCNv4模块替换backbone模块中的C2F模块，并添加注意力机制，在Neck层增加DSConv卷积模块替换Neck层的普通卷积； 所述的步骤2中，DDCNv4指的是结合了扩张卷积和密集连接的卷积神经网络结构，DDCNv4的可变形卷积用以动态调整卷积核的位置；扩张卷积用以提取出大尺寸智轨路面缺陷的轮廓信息，确保对智轨路面缺陷全貌的完整检测； 所述的步骤2中，引入注意力机制，通过注意力机制同时关注图像的低级和高级特征；所述的注意力机制为动态的、查询感知的稀疏注意力机制，用以在粗糙区域级别过滤掉大部分不相关的键值对，以便只保留一小部分路由区域；其次，在这些路由区域的联合中应用细粒度的token-to-token注意力； 所述的步骤2中，所述的注意力机制包括如下3个部分： 首先将特征图划分为S×S个不重叠区域并进行线性映射： ； 然后在粗粒度Token上计算注意力权重，仅取其中的Topk区域作为相关区域参与细粒度的运算； ；； 最后将每个Token最相关的Topk粗粒度区域作为键和值参与最终的运算，为了增强局部性，在键和值上还是用了一个深度卷积： ；；。

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