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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利大场景道路裂缝分布图构建方法、装置及设备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：CN120543562B 。

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：202511050512.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权大场景道路裂缝分布图构建方法、装置及设备是由方洋设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本大场景道路裂缝分布图构建方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大场景道路裂缝分布图构建方法、装置及设备，涉及道路裂缝识别技术领域，该方法包括基于自监督学习策略在道路裂缝数据集上进行神经网络模型训练，得到训练完成的神经网络模型；设定道路巡检路径并进行所述巡检路径上道路图像的拍摄，将所述道路图像输入至训练完成的神经网络模型，得到道路裂缝蒙版图；基于所述道路裂缝蒙版图进行道路裂缝的尺寸计算，生成所述巡检路径的大场景道路裂缝分布图。本申请基于深度学习技术实现道路裂缝的自动化识别，能够准确实现大场景道路裂缝分布图的构建。

本发明授权大场景道路裂缝分布图构建方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种大场景道路裂缝分布图构建方法，其特征在于，所述大场景道路裂缝分布图构建方法包括： 基于自监督学习策略在道路裂缝数据集上进行神经网络模型训练，得到训练完成的神经网络模型； 设定道路巡检路径并进行所述巡检路径上道路图像的拍摄，将所述道路图像输入至训练完成的神经网络模型，得到道路裂缝蒙版图； 基于所述道路裂缝蒙版图进行道路裂缝的尺寸计算，生成所述巡检路径的大场景道路裂缝分布图； 其中，所述基于自监督学习策略在道路裂缝数据集上进行神经网络模型训练，得到训练后的神经网络模型，具体包括： 将已在SA-1B数据集上预训练过的MobileSAM模型在第一道路裂缝数据集上进行第一次微调训练，得到第一MobileSAM模型； 基于自监督学习策略并结合第二道路裂缝数据集对第一MobileSAM模型进行第二次微调训练，得到训练完成且具有道路裂缝识别能力的MobileSAM模型； 其中，所述基于自监督学习策略并结合第二道路裂缝数据集对第一MobileSAM模型进行第二次微调训练，得到训练完成且具有道路裂缝识别能力的MobileSAM模型，具体包括： 将通过航拍设备拍摄的多张道路照片构建为第二道路裂缝数据集，并对第二道路裂缝数据集中的部分道路照片进行道路裂缝标注，作为已标注数据集，剩下部分道路照片作为未标注数据集； 将第一MobileSAM模型在已标注数据集上进行训练，得到教师模型； 使用仅在SA-1B数据集上预训练过的MobileSAM模型对第二道路裂缝数据集进行预测，生成道路区域蒙版图； 利用教师模型对未标注数据集进行预测，生成伪裂缝区域蒙版图，将生成的道路区域蒙版图和伪裂缝区域蒙版图进行叠加，并基于道路区域蒙版图和伪裂缝区域蒙版图两者的交集绘制得到道路上的裂缝区域，得到伪道路裂缝蒙版图； 通过计算伪标签在不同迭代周期之间的mIoU，进行未标注道路照片及对应伪道路裂缝蒙版图可靠性的度量，在未标注数据集中选取mIoU不小于设定值的未标注道路照片及对应伪道路裂缝蒙版图，构成第三数据集； 将第一MobileSAM模型在已标注数据集和第三数据集的并集上重新训练，得到学生模型； 利用学生模型对未标注数据集中mIoU小于设定值的未标注道路照片进行重新预测标注，生成新的伪道路裂缝蒙版图，构成第四数据集； 将第一MobileSAM模型在已标注数据集、第三数据集、第四数据集的并集上重新训练，得到新的学生模型，则得到的新学生模型即为训练完成的MobileSAM模型。

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