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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利一种面向路面病害检测的误检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：CN119963924B 。

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：202510275528.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向路面病害检测的误检方法是由陈文柯;代飞;黄苾;刘国玺;巫晓静;李乐成;甘健侯;周菊香;林红;杨静设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向路面病害检测的误检方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向路面病害检测的误检方法，属于公路路面病害检测的质量提升研究领域。本发明收集不同路面病害的手工标注的数据集，通过“病害扩充”图像处理技术扩充病害图像数量以制作训练误检模型的数据集，并使用数据集训练出误检模型，再检验模型的分类效果。通过对比模型分类结果和原标签类型，可以判断其是否存在误检问题，并能准确定位到图像对应的label文件中对应的标签数据行进行病害类型修正。本发明训练了能够自动区分不同路面病害类型的误检模型，可以定位需要修改的标签数据位置，能够改善路面病害目标检测结果图像的误检情况。

本发明授权一种面向路面病害检测的误检方法在权利要求书中公布了：1.一种面向路面病害检测的误检方法，其特征在于，所述方法具体步骤为： Step1：收集不同路面病害的手工标注数据集； Step2：使用“病害扩充”图像处理技术，将手工标注数据集处理为包含不同病害的误检数据集； Step3：基于分类模型，使用误检数据集进行训练，得到误检模型； Step4：使用误检模型输出误检数据集的分类结果类型； Step5：对比分类结果类型和原图像标签类型，作出是否存在误检问题的判断，并对存在误检问题的图像进行定位和修正； 所述Step2具体为： Step2.1：获取包含了任意数目路面病害boundingbox的手工标注数据集； Step2.2：根据图像所对应的yolo格式标签，以行为单位按顺序获取未处理的boundingbox对应的label标签数据，根据标签数据计算对应boundingbox的基本参数； Step2.3：根据计算出的基本参数裁剪出对应boundingbox框，命名为病害框裁取图像； Step2.4：将病害框裁取图像长边resize为X像素长度，而短边与长边一同进行等比例缩放的resize，使图像长宽比一致； Step2.5：计算病害框裁取图像的高度和宽度比例，若长边和短边之比值在[1,2]之间，则不进行处理；否则，将短边resize到X2像素长度或者将长边resize到X像素长度； Step2.6：对病害框裁取图像进行锐化操作，并计算灰度平均值； Step2.7：准备新的无病害的正常路面图像作为背景图，根据得到的灰度平均值进行背景图的灰度值调整，再将大小resize为X*X像素值； Step2.8：将背景图像素点对点地替换为病害框裁取图像，得到病害调整图像； Step2.9：将病害调整图像分别进行水平、垂直、水平垂直翻转操作，得到特征和原图一样的镜像翻转图像，最后将图像拼接成高度和宽度均为病害调整图像两倍、面积为四倍的扩大图像，命名为病害扩充图像； Step2.10：对病害扩充图像的文件进行重命名； Step2.11：根据病害扩充图像对应的原boundingbox的label病害类型，存放到对应的病害文件夹中，作为误检模型的数据集样本； Step2.12：返回Step2.2，获取图像的所有boundingbox对应的label标签数据行；若图像中所有boundingbox均完成处理，则返回Step2.1获取新的手工标注数据集；若手工标注数据集中所有图像均完成处理，完成误检模型的误检数据集制作。

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