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龙图腾网获悉北京长智云信息科技有限公司申请的专利路面多类型裂缝智能分类与特征提取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：CN121353790B 。

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：202511641782.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权路面多类型裂缝智能分类与特征提取方法及系统是由宋志旭;姜明;朱红勃;张轩铭;徐贵鑫设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本路面多类型裂缝智能分类与特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供路面多类型裂缝智能分类与特征提取方法及系统，涉及路面检测技术领域，包括通过提取裂缝骨架并结合几何特征与纹理特征输入可变形卷积网络，动态调整特征提取的空间尺度；采用少样本学习策略学习元知识，基于马尔可夫决策过程建模类别演化模式；通过对比学习策略将多维特征向量与样本对投影到多层次特征空间，结合置信度评估网络完成分类。本发明能提高裂缝分类精度与处理效率，降低对样本数据的依赖性。

本发明授权路面多类型裂缝智能分类与特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.路面多类型裂缝智能分类与特征提取方法，其特征在于，包括： 从待检测路面中提取裂缝骨架，得到裂缝骨架线图像； 基于所述裂缝骨架线图像，通过区域生长算法和方向梯度直方图提取裂缝的几何特征，采用局部二值模式和Gabor滤波器组提取裂缝的纹理特征，包括： 将所述裂缝骨架线图像划分多个局部区域，在所述局部区域中构建种子点判别准则，基于所述种子点判别准则确定种子点，对所述种子点执行区域生长得到裂缝区域；在所述裂缝区域中，基于每个像素点的梯度幅值和梯度方向建立方向直方图，将所述方向直方图作为所述裂缝区域的所述几何特征； 对所述裂缝区域构建不同尺度的特征提取窗口，以所述特征提取窗口的中心像素点为中心执行均匀采样得到邻域采样点，根据所述邻域采样点与所述中心像素点构建二值编码序列，将所述二值编码序列中数值的跳变次数作为局部二值模式特征值；所述Gabor滤波器包含实部滤波器核和虚部滤波器核，将所述裂缝区域分别与所述实部滤波器核和所述虚部滤波器核进行卷积运算提取Gabor滤波特征；将所述局部二值模式特征值和所述Gabor滤波特征在不同尺度下组合得到所述裂缝区域的所述纹理特征； 将所述几何特征和所述纹理特征输入可变形卷积网络，所述可变形卷积网络动态调整特征提取的空间尺度，在不同空间尺度下并行提取所述裂缝骨架线图像的局部特征向量和全局上下文特征向量，并封装为多维特征向量； 通过少样本学习策略从已知裂缝类别中学习类别无关的元知识，基于所述元知识构建马尔可夫决策过程建模类别演化模式，并结合强化学习方法自适应更新各裂缝的类别原型；基于所述类别原型构造正、负样本对并计算特征表达质量评分，通过对比学习策略将所述多维特征向量和所述特征表达质量评分高于预设判别阈值的所述正、负样本对投影到多个特征层次空间得到多层次特征表示，包括： 采用余弦相似度度量特征距离，从与所述类别原型同类的样本集合中选择所述特征距离最近的预设数量个样本构造正样本对，从其他类别的样本集合中选择所述特征距离最近的预设数量个样本构造负样本对；基于所述正、负样本对计算类内紧致性评分和类间可分性评分并组合得到所述特征表达质量评分； 构建维度依次递减的多个投影矩阵，通过所述多个投影矩阵将所述多维特征向量和所述特征表达质量评分高于预设判别阈值的所述正、负样本对投影至多个特征层次空间；在所述特征层次空间中，计算所述多维特征向量和所述正、负样本对的余弦相似度得到对比损失，计算相邻特征层次之间的欧氏距离得到一致性损失，通过最小化所述对比损失和所述一致性损失，得到所述多层次特征表示； 通过计算所述多层次特征表示的特征匹配距离进行初步分类，并结合置信度评估网络评估分类置信度，实现对路面裂缝的智能分类。

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