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龙图腾网获悉常州骏益航空有限公司申请的专利一种基于深度学习的路面病害自动检测方法和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：CN120279447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510394821.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于深度学习的路面病害自动检测方法和系统是由成靖;李烜;姜鹏翔;陈鑫浩设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的路面病害自动检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及路面病害自动检测技术领域，具体公开一种基于深度学习的路面病害自动检测方法和系统，该系统包括：市政路面数据采集模块、路面图像质量分析模块、路面图像重采集模块、路面病害评估反馈模块和数据库；本发明通过环境质量指数EQI动态调整飞行参数速度、高度，确保图像采集质量，提升复杂环境下的检测精度，并构建多病害耦合风险模型，综合区域权重、交通量动态权重，输出病害风险等级，最后通过一次指数平滑法预测病害发展趋势，实现“现状评估+趋势预警”的双重功能，基于历史数据预测病害演变趋势，显著提升市政道路风险管理的科学性与时效性，降低维护成本并预防安全事故。

本发明授权一种基于深度学习的路面病害自动检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的路面病害自动检测方法，其特征在于，包括： S1、无人机通过搭载传感器和摄像头采集市政路面在位置时序下的自然环境数据和路面图像数据； S2、将自然环境数据与历史光照数据进行耦合分析市政路面在当前时刻下的环境质量指数，当环境质量指数位于设定环境质量指数范围内时触发飞行参数调整机制； S3、基于飞行参数调整机制调整无人机的图像重采集飞行参数，并将图像质量指标达标的重采集图像作为最终路面图像； S4、从采集的最终路面图像中识别路面病害种类和各类路面病害对应的特征参数集合，构建市政路面的病害风险评估指数和各类路面病害发展趋势评估指数，输出病害风险等级和各类路面病害影响趋势等级并对应反馈； 所述构建市政路面的病害风险评估指数的具体过程为：根据最终路面图像中获取的各类路面病害的特征参数集合，得到各类路面病害对应的风险指数，并将其带入复合病害叠加公式中得到市政路面的多病害耦合风险指数；复合病害叠加公式为：，其中，分别表示市政路面的裂缝风险指数、凹陷风险指数和深坑风险指数，表示次高指数；从数据库中提取市政路面所属道路区域类型，并将其与各道路区域类型对应的区域权重进行对比，获取市政路面对应的区域权重；提取市政路面的日均交通量，并将其与市政路面的参考交通量进行比值得到市政路面对应的交通量动态权重；将市政路面的多病害耦合风险指数、区域权重和交通量动态权重三者进行相乘，得到市政路面的病害风险评估指数； 所述构建市政路面的各类路面病害发展趋势评估指数的具体过程为：从市政路面在位置时序下的路面图像数据中提取历史各次采集对应的路面图像，并按照各类路面病害对应的风险指数分析方式同理分析各类路面病害在历史各次采集对应的风险指数；根据各类路面病害在历史上一次采集对应的发展趋势评估指数预测值与发展趋势评估指数实际值，通过一次指数平滑法构建市政路面的各类路面病害发展趋势评估指数：，其中,表示市政路面的第类路面病害发展趋势评估指数，是第类路面病害在历史上一次采集对应的发展趋势评估指数预测值，是第类路面病害在历史上一次采集对应的发展趋势评估指数实际值，是平滑系数。

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