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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于区域损失的道路病害图像语义分割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：CN118736216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202410742319.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于区域损失的道路病害图像语义分割方法是由张俊飞;徐长海;闫浩辉设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区域损失的道路病害图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明为基于区域损失的道路病害图像语义分割方法。该方法构建RLMT‑Net模型，采用特征金字塔网络FPN进行特征提取，结合区域提议网络RPN和RoIAlign层，以多级、从粗到精的方式处理实例分割。通过Transformer体系实现不同粒度的多层次特征点信息融合和显式建模，有效处理分割歧义。RLMT‑Net模型能够并行处理跨越四叉树级别的不相关节点，实现高效的实例分割。在数据集上的F1分数和mIoU分别达到了0.7957和0.8152，能大大提高识别为自动化裂缝识别道路病害准确率，为自动化道路病害的检查提供了新思路。

本发明授权基于区域损失的道路病害图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区域损失的道路病害图像语义分割方法，其特征在于，所述分割方法包括如下步骤： 获取含有道路病害的图像数据，利用目标检测获得病害区域图，病害区域图中有病害的位置信息； 构建RLMT-Net模型，所述RLMT-Net模型包括CNN骨干网络、特征金字塔网络FPN、四叉树、不连贯探测器、序列编码器、像素解码器和不连贯查询序列模块； 所述特征金字塔网络FPN具有四层级联结构，自下而上依次记为P2、P3、P4、P5； 所述CNN骨干网络用于提取病害特征，CNN骨干网络的输出连接特征金字塔网络FPN的底层P2层，同时CNN骨干网络的输出连接头框BoxHead操作，头框操作的输出分别作为特征金字塔网络FPN每一层的输入； 输入图像先后经过CNN骨干网络提取图像的病害特征、FPN生成多层次的特征映射用于下游处理； 特征金字塔网络FPN的P2层、P3层、P4层的输出经过区域提议网络RPN和ROIAlign层获得感兴趣区域RoI，三个不同尺度的感兴趣区域RoI构建RoI特征金字塔； 对特征金字塔网络FPN的P4层经过区域提议网络RPN和ROIAlign层处理获得的感兴趣区域RoI进行粗面罩头处理，获得28*28尺度的ROI感兴趣区域的粗面罩； 将粗面罩输入到不连贯探测器中，所述不连贯探测器包括两级上采样操作，输出为不连贯掩码，不连贯探测器用来细化四叉树用不连贯节点的掩码预测； 使用RoI特征金字塔中最高级特征映射中的检测点作为根节点开始，构建一棵多层次的四叉树，将不连贯掩码给到四叉树，采用四叉树来细分检测到每个尺度感兴趣区域的非相干区域并输出不连贯查询序列； 所述不连贯查询序列模块包含若干个节点编码器，不连贯查询序列模块的输出连接序列编码器，经序列编码器处理后获得编码序列，之后再将编码序列输入像素解码器，获得顺序预测结果； 利用RLMT-Net模型对含有道路病害的图像数据进行语义分割，输出带有分割标签的病害图像。

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