中山大学任江涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种道路病害检测方法、系统、设备及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：CN116630268B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310591420.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种道路病害检测方法、系统、设备及介质是由任江涛;郑居武设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种道路病害检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种道路病害检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取道路病害巡检图像，并将所述道路病害巡检图像构成病害数据集；将所述病害数据集输入检测模型进行训练；所述检测模型包括卷积神经网络、特征融合网络和对比学习模块；所述病害数据集依次经由所述卷积神经网络进行特征提取、由所述特征融合网络进行特征融合，以及由所述对比学习模块进行对比学习；将待检测道路病害巡检图像输入训练后的检测模型，得到道路病害检测结果。本申请优化了对比学习训练过程，能够有效地检测识别不同的道路病害目标。
本发明授权一种道路病害检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种道路病害检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取道路病害巡检图像，并将所述道路病害巡检图像构成病害数据集； 将所述病害数据集输入检测模型进行训练；所述检测模型包括卷积神经网络、特征融合网络和对比学习模块；所述病害数据集依次经由所述卷积神经网络进行特征提取、由所述特征融合网络进行特征融合，以及由所述对比学习模块进行对比学习； 其中，所述病害数据集依次经由所述卷积神经网络进行特征提取、由所述特征融合网络进行特征融合，以及由所述对比学习模块进行对比学习，包括： 所述特征融合网络包括特征金字塔网络和路径聚合网络；通过卷积神经网络对所述病害数据集进行特征提取，得到多尺度多层次的第一特征图；通过特征金字塔网络以及路径聚合网络对所述第一特征图进行特征融合，得到多尺度多层次的第二特征图；对所述第二特征图在每个尺度上进行对比学习； 将待检测道路病害巡检图像输入训练后的检测模型，得到道路病害检测结果。
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