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龙图腾网获悉青岛大学;青岛海信网络科技股份有限公司申请的专利基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估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：CN120807433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510894469.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估方法及系统是由李建波;颜鸿宇;吕志强;周钊;张四海;马晓龙;郝旭宁设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：将历史融合特征输入图神经网络模型进行训练，以得到最优图神经网络模型；获取实时融合特征，将实时融合特征输入最优图神经网络模型，以得到实时融合特征的道路裂缝检测结果，基于道路裂缝检测结果获得道路裂缝区域内的离散点云；将离散点云视为一组离散采样点，通过三角剖分算法构建一个连续曲面模型，基于连续曲面模型计算道路裂缝的几何参数，基于几何参数计算道路裂缝的危险指数，基于危险指数得到基于图神经网络模型的道路裂缝危险等级评估结果，有助于解决现有技术无法高效、精准地评估道路裂缝危险等级的问题。

本发明授权基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估方法，其特征在于，包括： 采集多模态历史数据，所述多模态历史数据包括RGB模态数据、红外模态数据和激光模态数据； 对所述多模态历史数据进行数据处理，以得到预处理数据，对所述预处理数据进行时空对齐，并将时空对齐后的预处理数据输入自注意力机制为不同的模态数据分配权重，根据权重对不同的模态数据进行加权拼接，得到历史融合特征； 构建图神经网络模型，所述图神经网络模型包括输入层、动态图卷积模块、动态边权重学习模块、三层图卷积模块、轻量化优化模块和输出层，所述输入层用于接收所述历史融合特征，所述动态图卷积模块基于所述历史融合特征构建图结构，所述图结构包括节点和边，所述动态边权重学习模块采用可学习的相似性度量函数在训练过程中动态调整图结构中边的权重，所述三层图卷积模块用于对图结构中相邻节点进行特征融合，所述轻量化优化模块采用通道剪枝和权重二值化对图神经网络模型进行轻量化处理，所述输出层用于输出道路裂缝检测结果； 将历史融合特征输入所述图神经网络模型进行训练，以得到最优图神经网络模型； 获取实时融合特征，将所述实时融合特征输入所述最优图神经网络模型，以得到实时融合特征的道路裂缝检测结果，基于所述道路裂缝检测结果获得道路裂缝区域内的离散点云； 将所述离散点云视为一组离散采样点，通过三角剖分算法构建一个连续曲面模型，基于所述连续曲面模型计算道路裂缝的几何参数，基于所述几何参数计算道路裂缝的危险指数，基于所述危险指数得到基于图神经网络模型的道路裂缝危险等级评估结果。

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青岛大学;青岛海信网络科技股份有限公司，其通讯地址为：266071 山东省青岛市市南区宁夏路308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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