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龙图腾网获悉上海同陆云交通科技有限公司申请的专利一种基于无人机的道路表面病害实时巡检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：CN120655646B 。

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：202511157423.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于无人机的道路表面病害实时巡检方法及系统是由张晓明;任相宇;钟盛;欧阳天雨;丁一宁设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的道路表面病害实时巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及道路巡检技术领域，公开了一种基于无人机的道路表面病害实时巡检方法及系统，其中方法包括：采用无人机对道路表面进行图像采集并进行预处理；使用改进的YOLOv5算法对预处理后的图像进行病害目标的检测采用改进的卷积神经网络对检测到的病害目标进行特征提取；使用改进的VisionTransformer算法对提取的病害特征进行分类识别，确定病害的类型；病害类型确定之后，通过三维重建算法评估病害的严重程度并生成病害报告。本发明通过无人机采集图像，结合改进算法，提升道路病害巡检效率与精度，实现病害信息实时反馈，生成详细报告，为道路维护提供全面依据，降低成本与时间，助力及时修复。

本发明授权一种基于无人机的道路表面病害实时巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的道路表面病害实时巡检方法，其特征在于，步骤包括： 采用无人机对道路表面进行图像采集并进行预处理； 使用改进的YOLOv5算法对预处理后的图像进行病害目标的检测；所述改进的YOLOv5算法通过入通道注意力机制，来计算特征图的通道注意力权重： ， 其中，表示特征图F的通道注意力权重，F是特征图，是激活函数，MLP是多层感知机，avgpool和maxpool分别是全局平均池化和全局最大池化； 引入空间注意力机制，计算特征图的空间注意力权重： ， 其中，表示特征图F的空间注意力权重，conv是卷积操作，concat是特征图的拼接操作； 将通道注意力和空间注意力权重应用于特征图，得到增强后的特征图： ， 其中，表示经过特征增强后的特征图； 采用改进的卷积神经网络对检测到的病害目标进行特征提取；所述改进的卷积神经网络由卷积层、池化层构成，其中池化层的池化核函数大小为2×2，步长为2×2，池化方式为最大池化； 使用不同尺度的卷积核对病害目标的特征图进行卷积操作，提取多尺度特征；将多尺度特征图进行融合，生成综合特征图，结合Transformer架构，通过自注意力机制和多头注意力模块，对特征进行分析，提取长距离依赖关系；之后对提取的特征进行归一化处理，通过批量归一化和层归一化技术，调整特征图的均值和方差，优化特征的分布； 使用改进的VisionTransformer算法对提取的病害特征进行分类识别，确定病害的类型；所述改进的VisionTransformer算法的模型参数通过以下公式获取： ， 其中，表示更新后的模型参数，表示初始的模型参数，是调整参数，表示对模型参数的梯度，表示任务损失函数，表示模型，其参数为； 所述改进的VisionTransformer算法包括动态特征提取模块、动态权重调整机制和自适应分类器调整算法； 其中，使用动态特征提取模块，根据病害特征的分布调整特征提取过程，具体公式为： ， 其中，表示经过动态特征提取后的特征向量，FeatureExtractor表示特征提取模块，是一个神经网络模块，用于从输入特征中提取有用的特征，T表示输入的特征向量，表示更新后的模型参数； 使用动态权重调整机制，根据病害特征的分布动态权重，具体公式为： ， 其中，表示更新后的模型参数，表示初始的模型参数，是调整参数，表示参数的调整量； 使用自适应分类器调整算法，根据病害特征的分布调整分类器的权重，具体公式为： ， ， 其中，表示第i类病害的权重，exp是自然指数函数e的指数运算，是调整参数，用于控制置信度对权重的影响程度，表示病害特征的置信度分数，表示提取的病害特征，n表示病害类别的总数，j是索引变量，用于遍历所有病害类别，Classifier是分类器函数，用于对病害特征进行分类； 病害类型确定之后，通过三维重建算法评估病害的严重程度并生成病害报告。

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