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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多尺度特征单序融合算法的桥梁表观细微损伤识别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：CN119107538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411263569.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于多尺度特征单序融合算法的桥梁表观细微损伤识别方法是由张鹤;雷嘉薇;沈瑞宏;沈芷菁;周煜辉设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征单序融合算法的桥梁表观细微损伤识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多尺度特征单序融合算法的桥梁表观细微损伤识别方法，该方法中，构建的桥梁表观细微损伤检测模型包括多尺度特征融合模型CITFPN、RPN、RoIAlign和输出预测结果的网络头部架构；CITFPN包含引入注意力模块的特征提取网络，以及引入转置卷积的单序特征融合模块IFPN；IFPN用于将特征提取网络的最后一个卷积阶段生成的高语义特征图与特征提取网络输出的除第一个卷积阶段之外的其余卷积阶段生成的特征图进行一次性的单序叠加融合，然后将融合后的融合特征图进一步卷积处理；同时，将高语义特征图再下采样，并和进一步卷积处理后的其他特征图进行再次融合，作为CITFPN的输出。本发明能够实现对桥梁病害实例的自动化、精细化分割。

本发明授权基于多尺度特征单序融合算法的桥梁表观细微损伤识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征单序融合算法的桥梁表观细微损伤识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1：建立桥梁表观细微损伤数据集； S2：构建并训练桥梁表观细微损伤检测模型；所述桥梁表观细微损伤检测模型包括多尺度特征融合模型CITFPN、RPN、RoIAlign和输出预测结果的网络头部架构；所述多尺度特征融合模型包含引入注意力模块的特征提取网络，以及引入转置卷积的单序特征融合模块IFPN； 所述多尺度特征融合模型用于将所述特征提取网络的最后一个卷积阶段生成的高语义特征图与所述特征提取网络输出的除第一个卷积阶段之外的其余卷积阶段生成的特征图进行一次性的单序叠加融合，然后将融合后的融合特征图进一步卷积处理；同时，将所述高语义特征图进行下采样；然后，将所述进一步卷积处理后的所有特征图和下采样后的高语义特征图进行再次融合，作为所述多尺度特征融合模型的输出；所述多尺度特征融合模型的输出作为所述RPN的输入，通过所述RPN和RoIAlign生成固定大小的特征区域，并通过所述输出预测结果的网络头部架构输出对应的掩膜、边界框及类别标签； S3：使用训练完成的桥梁表观细微损伤检测模型进行桥梁表观细微损伤自动识别。

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