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龙图腾网获悉广东工业大学;广州理工学院申请的专利基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别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：CN120832604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511323746.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别方法是由韩泽军;申佳微;严紫嫣;杨林青;马棉烽;张浩;马铭;侯振坤设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路面隐蔽病害智能识别技术领域，具体公开基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别方法，包括：异常振动触发指令生成、多模态数据定向采集、结构响应特征谱生成、增强特征图生成、多模态联合诊断图生成、隐蔽病害智能识别和闭环优化与主动验证；本发明通过多源振动传感数据生成异常振动触发指令，定向采集多模态数据，生成结构响应特征谱与增强特征图，并融合生成多模态联合诊断图，实现隐蔽病害的智能识别，同时采用闭环优化与主动验证机制，动态调整采集参数，实现了信息在特征层面的深度耦合，有效排除单一传感器误判，准确区分不同类型的隐蔽病害，并且采用两阶段检测策略，大幅减少原始数据量，提高检测效率。

本发明授权基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、异常振动触发指令生成：获取路面检测车行驶过程中的多源振动传感数据，并基于多源振动传感数据生成异常振动触发指令； S2、多模态数据定向采集：基于异常振动触发指令定向采集路面多模态数据，生成时空对齐的原始数据集； S3、结构响应特征谱生成：解析原始数据集中的声波反射信号，生成结构响应特征谱； S4、增强特征图生成：处理原始数据集中的高清纹理图像，并结合异常振动触发指令中的振动特征，生成振动关联的增强特征图； S5、多模态联合诊断图生成：融合结构响应特征谱与振动关联的增强特征图，生成多模态联合诊断图； S6、隐蔽病害智能识别：识别多模态联合诊断图中的病害特征模式，输出隐蔽病害分类结果，其中，隐蔽病害类型包括空洞模式、脱空模式和松散模式； S7、闭环优化与主动验证：基于隐蔽病害分类结果中的匹配度距离值，生成主动验证指令以闭环优化采集参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学;广州理工学院，其通讯地址为：510030 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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