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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于改进YOLOv11的无人机航拍道路缺陷检测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：CN121353964B 。

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：202511912780.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于改进YOLOv11的无人机航拍道路缺陷检测方法及系统是由王婷;熊宇喆;孙紫微设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv11的无人机航拍道路缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数字监测道路缺陷检测技术领域，本发明提供了基于改进YOLOv11的无人机航拍道路缺陷检测方法及系统，旨在解决传统在无人机航拍道路小目标缺陷检测中，因密集框IoU易超阈值误删真实相邻框的问题，提供基于改进YOLOv11的检测方法及系统；方法包括：在YOLOv11颈部PANet深层小目标特征图路径，插入含特征解耦和相对位置编码子单元的增强单元，输出解耦特征与相对位置信息；给小目标检测头新增ICF、RPO分支；按IoU＞0.3聚候选簇，计算总差异度判断是否去冗余；系统含小目标特征解耦与位置感知增强、检测头输出扩展、密集框动态去冗余模块，提升检测完整性与准确性。

本发明授权基于改进YOLOv11的无人机航拍道路缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv11的无人机航拍道路缺陷检测方法，其特征在于：包括： S1：在YOLOv11颈部PANet的深层小目标特征图处理路径中，插入小目标特征解耦与位置感知增强单元；所述小目标特征解耦与位置感知增强单元包括特征解耦子单元和相对位置编码子单元； 所述特征解耦子单元包括1×1卷积分支和深度可分离卷积分支； 通过Sigmoid门控机制对1×1卷积分支和深度可分离卷积分支进行动态加权融合，输出最终解耦特征； 以所述最终解耦特征构建相对位置编码子单元，输出相对位置信息； 所述输出的相对位置信息的具体过程为： 对于图像中位置i,j处，1×1卷积分支和深度可分离卷积分支各自输出对应特征； 门控权重的计算，要先对1×1卷积分支与深度可分离卷积分支在i,j处的特征做通道维度拼接，再将拼接结果送入全连接层，经Sigmoid激活函数生成门控权重； Sigmoid激活函数能把加权和限制在0到1之间，以此实现动态加权：权重趋近1时保留目标特征，趋近0时抑制干扰特征； 门控网络的权重与偏置参数，通过端到端训练来学习最优分配方式；解耦后的特征由1×1卷积分支与深度可分离卷积分支输出的特征加权融合得到：先将两个分支的特征分别上采样以恢复通道数，再用生成的门控权重乘一个上采样后的特征，用1减去门控权重乘另一个上采样后的特征，通过结果相加，得到最终解耦特征； S2：对YOLOv11颈部中对应小目标检测的检测头，在传统输出基础上，新增两个输出分支，包括： 实例关联特征ICF分支：通过3×3卷积与全局平均池化，提取每个检测框对应的局部缺陷纹理特征向量，用于量化不同缺陷的纹理差异； 相对位置偏移量RPO分支：基于所述相对位置编码子单元输出的相对位置信息，计算相邻检测框中心的偏移量； S3：对YOLOv11颈部中对应小目标检测的检测头输出的检测框进行去冗余处理，具体包括： 基于并交比IoU计算检测框相似性矩阵，将并交比IoU＞0.3的检测框聚为同一候选簇； 对候选簇内任意两个候选框，计算总差异度； 若总差异度大于总差异度阈值，则判定为不同缺陷并保留两框；否则判定为重复框，删除置信度较低的候选框。

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