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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于跨模态特征融合的道路裂缝检测方法、装置和介质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：CN119359618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411243355.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于跨模态特征融合的道路裂缝检测方法、装置和介质是由杨烨;严宇;倪磊;孙立军设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态特征融合的道路裂缝检测方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于跨模态特征融合的道路裂缝检测方法、装置和介质，方法包括以下步骤：获取道路裂缝数据的色彩特征和深度特征，融合色彩特征和深度特征得到色彩深度特征，将色彩特征、深度特征和色彩深度特征输入基于跨模态三流特征融合网络的检测网络中进行检测；其中，跨模态三流特征融合网络包括跨模态交互融合模块和全局交互模块，色彩特征提取模块和深度特征提取模块分别提取道路裂缝数据的色彩特征和深度特征，通过改进的跨模态交互融合模块将色彩特征、深度特征和色彩深度特征融合，形成综合特征，再通过全局交互模块进行拼接，得到拼接结果，检测网络基于拼接结果得到检测结果。与现有技术相比，本发明具有精度高、清晰度高等优点。

本发明授权基于跨模态特征融合的道路裂缝检测方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态特征融合的道路裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取道路裂缝数据的色彩特征和深度特征，融合色彩特征和深度特征得到色彩深度特征，将色彩特征、深度特征和色彩深度特征输入基于跨模态三流特征融合网络的检测网络中进行检测，得到检测结果； 所述跨模态三流特征融合网络包括跨模态交互融合模块和全局交互模块，所述色彩特征提取模块和深度特征提取模块分别提取道路裂缝数据的色彩特征和深度特征，通过改进的跨模态交互融合模块将色彩特征、深度特征和色彩深度特征融合，形成综合特征，再通过全局交互模块进行拼接，得到拼接结果，所述检测网络基于拼接结果得到检测结果； 所述检测网络使用的损失函数包括结构相似度损失函数、局部深度平滑损失函数、边缘锐化损失函数和综合损失函数，所述结构相似度损失函数、局部深度平滑损失函数和边缘锐化损失函数用于监督色彩深度特征，所述综合损失函数用于监督色彩特征和深度特征； 所述结构相似度损失函数的计算表达式为： 式中，为结构相似度损失函数值，表示不同尺度，、分别表示预测图像和真实图像的均值、预测图像和真实图像之间的标准差，表示预测图像和真实图像之间的协方差，、表示两项之间的相对重要性，、为常数，为预测值，为真实值，为预测总量，为常数，为高斯分布参数； 所述局部深度平滑损失函数的计算表达式为： 式中，为局部深度平滑损失函数值，为深度特征，为真实值，为表示裂缝区域内的像素，表示水平方向上的Sobel向量，表示竖直方向上的Sobel向量，为相邻的像素，为余弦相似度； 所述边缘锐化损失函数的计算表达式为： 式中，为边缘锐化损失函数值，为深度特征，为表示裂缝区域内的像素，表示水平方向上的Sobel向量，表示竖直方向上的Sobel向量，为相邻的像素； 所述综合损失函数的表达式为： 式中，为重叠分量，为二元交叉熵损失，为平均绝对误差，表示物体框的数量，表示第个物体框的坐标，表示第个物体的真实标注框的坐标，表示第个物体框与真实标注框之间的交并比，表示权重值，是真实标签向量，是预测标签向量，是训练集总数，为预测值，为真实值。

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