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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司申请的专利道路缺陷实时检测方法、系统、设备及存储介质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：CN117078591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310837653.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权道路缺陷实时检测方法、系统、设备及存储介质是由吴晓明;裴加彬;刘祥志设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本道路缺陷实时检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了道路缺陷实时检测方法、系统、设备及存储介质，其中，所述方法，包括：获取待检测道路图像；所述待检测道路图像，通过实时检测道路视频流的摄像头采集得到；将待检测道路图像，输入到训练后的道路缺陷检测模型中，输出道路缺陷检测结果；其中，训练后的道路缺陷检测模型采用改进的YOLOv8s网络来实现，改进的YOLOv8s网络在YOLOv8s网络的Backbone网络和Neck网络中添加协调注意力机制层CA，改进的YOLOv8s网络还在原YOLOv8s网络的Neck网络中添加P2CA模块。

本发明授权道路缺陷实时检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种道路缺陷实时检测方法，其特征是，包括： 获取待检测道路图像；所述待检测道路图像，通过实时检测道路视频流的摄像头采集得到； 将待检测道路图像，输入到训练后的道路缺陷检测模型中，输出道路缺陷检测结果； 其中，训练后的道路缺陷检测模型采用改进的YOLOv8s网络来实现，改进的YOLOv8s网络在YOLOv8s网络的Backbone网络和Neck网络中添加协调注意力机制层CA，改进的YOLOv8s网络还在原YOLOv8s网络的Neck网络中添加P2CA模块； 所述训练后的道路缺陷检测模型，其网络结构包括： 依次连接的输入层、Backbone网络、Neck网络和Head模块； 所述Backbone网络，包括：依次连接的Focus层、Conv1层、C2f1层、CA1层、Conv2层、C2f2层、CA2层、Conv3层、C2f3层、CA3层、Conv4层、C2f4层、CA4层、SPPF层； 其中，Conv1层、C2f1层、CA1层组成P2特征层； 所述Neck网络，包括：依次连接的上采样层Upsampling1、融合层concat1、C2f5层、上采样层Upsampling2、融合层concat2、C2f6层、上采样层Upsampling3、融合层concat3、C2f7层、CA5层、Conv5层、融合层concat4、C2f8层、CA6层、Conv6层、融合层concat5、C2f9层、CA7层、Conv7层、融合层concat6、C2f10层和CA8层； 所述Head模块，包括：Conv8层、Conv9层、Conv10层、Conv11层；其中，Conv8层的输入端与CA5层的输出端连接，Conv9层的输入端与CA6层的输出端连接，Conv10层的输入端与CA7层的输出端连接，Conv11层的输入端与CA8层的输出端连接； 其中，融合层concat2、C2f6层、上采样层Upsampling3、融合层concat3、C2f7层、CA5层、Conv5层和Conv8层共同组成了P2CA模块； 所述P2CA模块，用于对来自Backbone网络中的P2特征层进行融合，在Head模块增加了对来自于P2特征层的预测层，预测之前，结合CA注意力模块赋予权重。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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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