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龙图腾网获悉安徽交控工程集团有限公司申请的专利基于轻量化CNN与注意力机制的道路病害实时识别嵌入式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：CN121236595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511501241.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于轻量化CNN与注意力机制的道路病害实时识别嵌入式方法及系统是由陆由付;薛尧强;杨海峰;许洋;吴斌;过令;李连进;许鹏;徐设;张斌设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化CNN与注意力机制的道路病害实时识别嵌入式方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化CNN与注意力机制的道路病害实时识别嵌入式方法及系统。该方法通过构建集成可重构卷积与通道注意力的轻量化特征提取模块、采用分组卷积与跨阶段连接的多尺度特征融合网络以及配置专注于不同尺寸病害的三层级预测头，显著提升了对细微病害的特征感知与定位能力。模型训练采用融合分类、回归与注意力感知的复合损失函数，并结合课程学习、难例挖掘等自适应策略进行优化。最后通过网络剪枝、量化与知识蒸馏技术压缩模型规模，最终部署于边缘计算设备，利用推理加速引擎实现道路病害的高精度、低延迟实时检测与响应。本发明有效解决了现有技术在嵌入式终端上对道路小目标病害检测精度低、速度慢的难题。

本发明授权基于轻量化CNN与注意力机制的道路病害实时识别嵌入式方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化CNN与注意力机制的道路病害实时识别嵌入式方法，运行于边缘计算设备，其特征在于，包括以下步骤： 对待识别的道路图像进行特征提取，其中采用通道分割将输入特征图划分为两个分支，在第一分支中应用包含多路径的可重构卷积进行特征变换，并将两个分支输出的特征图进行融合，再通过通道注意力机制对融合后特征图的通道维度进行加权； 将提取到的特征输入特征融合网络，其中使用分组卷积进行特征处理，并通过基于分组瓶颈的跨阶段连接结构，融合来自神经网络不同深度的多尺度特征； 将融合后的多尺度特征分别输入三个不同尺度的预测头，所述预测头分别基于大、中和小的特征图进行预测，以分别检测道路图像中不同尺寸的病害目标； 在模型训练阶段采用复合损失函数进行优化，所述复合损失函数至少包括用于处理类别不平衡的分类损失和适用于小目标定位的回归损失； 将训练完成的模型进行网络剪枝以移除冗余连接，并将剪枝后的模型通过推理加速引擎部署于边缘计算设备，对输入的道路图像流进行实时病害识别与响应； 所述模型训练阶段采用的复合损失函数，由分类损失、回归损失和注意力感知损失三部分加权构成，公式为： ， 其中，为三个独立的损失函数通过权重系数； 其中，所述分类损失采用焦点损失函数，用于缓解道路病害类别不平衡问题，公式为： ， 其中，是模型对真实类别的预测概率，是聚焦参数，是类别权重系数； 所述回归损失基于归一化Wasserstein距离，用于增强模型对小尺寸病害目标的定位敏感性，公式为： ， ， 其中，NWD为归一化Wasserstein距离，和分别表示预测框和真实框的中心点坐标、宽度与高度，k为尺度归一化系数，为常数； 所述注意力感知损失通过计算预测特征图与真实标注生成的注意力热图之间的差异，引导模型聚焦于病害相关区域，公式为： ， 其中，和分别表示第个样本的预测特征图与真实分割掩码经高斯滤波后生成的注意力热图，N：批次中的样本数。

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