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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于SLCD-YOLO网络的道路缺陷目标检测方法及系统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：CN118115444B 。

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：202410135907.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于SLCD-YOLO网络的道路缺陷目标检测方法及系统是由钱辰亮;刘晴;姜显扬;胡志蕊;吴伟;姚英彪设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SLCD-YOLO网络的道路缺陷目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SLCD‑YOLO网络的道路缺陷目标检测方法及系统，方法具体步骤如下：S1、选用道路损伤的数据集并进行的预处理；S2、配置训练的环境；S3、改进YOLOv8结构得到SLCD‑YOLO网络模型；S4、将步骤S3得到的SLCD‑YOLO网络模型整合到步骤S2配置好的训练环境中，并将设定好的参数文件添加至网络模型中；利用划分好的训练集和验证集图片进行模型训练和验证。本发明适用于实时、高效的道路缺陷监测和识别。

本发明授权基于SLCD-YOLO网络的道路缺陷目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于SLCD-YOLO网络的道路缺陷目标检测方法，其特征是，具体步骤如下： S1、选用道路损伤的数据集并进行预处理； S2、配置训练环境； S3、设计SLCD-YOLO网络模型；本步骤具体如下： S3.1、在Backbone中使用SimSPPF模块，该模块使用ReLU激活函数的表达式如下： S3.2、采用轻量级跨尺度特征融合模块CCFM，将不同尺度的特征通过融合操作整合； S3.3、使用LSKA特征选择模块，作为主干之后的输出层，LSKA自适应地聚合来自空间维度上的大内核的特征信息，LSKA特征输出表达式如下： 其中，表示全局空间特征信息的输出，是膨胀率，分别为特征图的高度和宽度，C为输入通道数，表示输入特征图； S3.4、使用DWRSeg扩张残差模块，DWRSeg扩张残差模块使用多速率深度方向扩张卷积，在每个简明特征图上使用期望的感受野执行形态滤波；采用两步法提取多尺度上下文信息，然后融合由多尺度感受野生成的特征图，再将此模块与C2f融合构成C2f_DWRSeg模块；本步骤中，两步法具体如下： 第一步从输入特征生成相关的残留特征，称为区域残留； 第二步采用多速率扩展的深度方向卷积对不同大小的区域特征进行形态滤波，称为语义剩余化；第二步公式如下： 其中，k表示扩张率，dk表示扩张率为k的卷积块组，F表示输出特征； S3.5、使用一个轻量级的上采样算子CARAFE进行采样操作，上采样算子包括核预测模块和内容感知重组模块；给定一个形状为的输入特征图，首先利用核预测模块预测上采样核，然后利用内容感知重组模块完成上采样； S4、将步骤S3得到的SLCD-YOLO网络模型整合到步骤S2配置好的训练环境中，并将设定好的参数文件添加至网络模型中；利用划分好的训练集和验证集图片进行模型训练和验证。

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