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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于深度学习的路基病害识别方法、电子设备及储存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：CN119919816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510396751.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的路基病害识别方法、电子设备及储存介质是由杨豪;郭凯丽;张军辉;刘李彦设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的路基病害识别方法、电子设备及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的路基病害识别方法、电子设备及储存介质，具体为：按照YOLO数据集标准格式构建公路路基B‑scan图像高质量标准数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构造改进YOLOv8目标检测网络，获取训练集训练YOLOv8目标检测网络，得到目标识别模型；将待识别公路路基病害图像，输入至目标识别模型中进行识别，得到识别结果。本发明解决了现有技术中存在的病害图像的识别准确率低，检测速度慢的技术问题。

本发明授权基于深度学习的路基病害识别方法、电子设备及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的路基病害识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：按照YOLO数据集标准格式构建公路路基B-scan图像高质量标准数据集，并划分为训练集、验证集和测试集； S2：构造改进YOLOv8目标检测网络，所述改进YOLOv8包括骨干网络、特征融合网络和检测头，在YOLOV8骨干网络的C2f模块中融入大内核卷积神经网络UniRepLK-Net，在YOLOV8骨干网络添加含有SPPF模块的GAM注意力机制模块，所述GAM注意力机制模块包括通道注意力子模块和空间注意力子模块，并用SPPELAN模块代替GAM注意力机制中的SPPF模块，所述SPPELAN模块包括大核卷积和非膨胀卷积； YOLOv8包括骨干网络、特征融合网络和检测头，骨干网络为十一层网络结构，其中，第一层为卷积模块、第二层为卷积模块、第三层为C2f_UniRepLK-Net模块、第四层为卷积模块、第五层为C2f_UniRepLK-Net模块、第六层为卷积模块、第七层为C2f_UniRepLK-Net模块、第八层为卷积模块、第九层为C2f_UniRepLK-Net模块、第十层，第十一层为含有SPPELAN模块的GAM； S3：采用步骤1获取的训练集训练YOLOv8目标检测网络，得到目标识别模型； S4：将待识别公路路基病害图像，输入至目标识别模型中进行识别，得到识别结果； 步骤S1具体为： S1.1：用探地雷达系统对不同地方的实际路基进行探测，并采集探地雷达图像，并将采集到的探地雷达图像转化为B-scan形式； S1.2：分别构建路基模型和空洞、脱空、疏松、裂缝病害模型，采用GPRmax软件对空洞、脱空、疏松、裂缝病害模型进行正演模拟生成探地雷达B-scan仿真图像； S1.3：对探地雷达B-scan仿真图像进行预处理，并按7:2:1的数量比例划分为训练集、验证集和测试集，使用Labellmg标注工具，按照YOLO数据集标准格式，对训练集中图像进行标注，得到公路路基B-scan图像高质量标准数据集； 步骤S4具体为：将测试集输入改进YOLOv8检测模型，输出公路路基病害的类别、边界框，实现公路路基病害识别。

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