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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于RSUNet的道路病害检测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：CN116665171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310680846.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于RSUNet的道路病害检测方法是由周经美;程鑫;牛亚妮;周洲;刘霈源;刘伟;高建金;曹轩;武毓;李雨祺;邸林杰;程灿设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RSUNet的道路病害检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于RSUNet的道路病害检测方法，构建基于RSUNet的道路病害检测模型，该模型包括CNN编码器、CNN解码器和swintransformer模块，能够进行裂缝的自动检测，减少人力物力的使用，加快道路裂缝检测的进程；另一方面，该模型能够同时针对多种道路场景，对大多数病害能够准确识别，将训练好的模型权重保存后，直接可对待检测图像进行批量检测。

本发明授权一种基于RSUNet的道路病害检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RSUNet的道路病害检测模型，其特征在于，包括：CNN编码器、CNN解码器和swintransformer模块； 所述CNN编码器包括多个编码单元和多个残差网络，所述多个编码单元通过所述多个残差网络Resnet连接；所述CNN解码器包括多个解码单元，所述swintransformer模块包括多个swintransformer单元，每个所述swintransformer单元连接一个所述编码单元和一个所述解码单元；所述swintransformer单元用于将所述编码单元的输出输入到所述解码单元； 所述CNN编码器的输入是待检测道路图像，所述CNN编码器的输出是特征图；所述CNN解码器的输入是所述特征图，输出是道路病害分割图像； 所述多个编码单元中的每个编码单元包括2个卷积层，所述多个编码单元包括第一编码单元、第二编码单元、第三编码单元、第四编码单元和第五编码单元； 所述第一编码单元的输入是待检测道路图像，所述第一编码单元对所述待检测道路图像进行卷积，得到第一卷积结果E1，即所述第一编码单元的输出F1； 所述第二编码单元的输入是第一编码单元的输出F1，所述第二编码单元对所述第一编码单元的输出F1进行卷积，得到第二卷积结果E2；所述第一编码单元的输出F1经过残差网络，得到第一残差结果G1；将所述第二卷积结果E2和所述第一残差结果G1进行拼接，得到第一拼接结果，即所述第二编码单元的输出F2； 所述第三编码单元的输入是所述第二编码单元的输出F2，所述第三编码单元对所述第二编码单元的输出F2进行卷积，得到第三卷积结果E3；所述第二卷积结果E2经过残差网络，得到第二残差结果G2；所述第二编码单元的输出F2经过残差网络，得到第三残差结果G3；所述第一残差结果G1和所述第三残差结果G3进行残差相加，得到第一残差相加结果S1；所述第一残差相加结果S1经过残差网络的结果、所述第二残差结果G2和所述第三卷积结果E3进行拼接，得到第二拼接结果，即所述第三编码单元的输出F3； 所述第四编码单元的输入是所述第三编码单元的输出F3，所述第四编码单元对所述第三编码单元的输出F3进行卷积，得到第四卷积结果E4；所述第三卷积结果E3经过残差网络，得到第四残差结果G4；所述第一残差相加结果S1经过残差网络，得到第五残差结果G5；所述第一残差结果G1和所述第五残差结果G5进行残差相加，得到第二残差相加结果S2；所述第二残差相加结果S2经过残差网络的结果、所述第四残差结果G4和所述第四卷积结果E4进行拼接，得到第三拼接结果，即所述第四编码单元的输出F4； 所述第五编码单元的输入是所述第四编码单元的输出F4，所述第五编码单元对所述第四编码单元的输出F4进行一次卷积，得到第五卷积结果E5；所述第四卷积结果E4经过残差网络，得到第六残差结果G6；所述第二残差相加结果S2经过残差网络，得到第七残差结果G7；所述第一残差结果G1和所述第七残差结果G7进行残差相加，得到第三残差相加结果S3；所述第六残差结果G6、所述第三残差相加结果S3经过残差网络的结果和所述第五卷积结果E5进行拼接，得到第四拼接结果；所述第四拼接结果进行一次卷积，得到所述第五编码单元的输出F5。

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长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126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”。