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龙图腾网获悉唐山高速公路集团有限公司;重庆交通大学;河北交通职业技术学院申请的专利基于SRA-Net的路面裂缝分割方法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：CN116630617B 。

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：202310512651.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于SRA-Net的路面裂缝分割方法是由刘树祥;赵毅;王久增;李乃强;马东旭;杜超;胡楠;董立强;张庆宇设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SRA-Net的路面裂缝分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于SRA‑Net的路面裂缝分割方法，包括以下步骤：S1.获取路面裂缝图像样本数据集；S2.搭建基于编码‑解码结构的SRA‑Net模型，在编码器中加入空洞空间金字塔池化模块和空间通道模块；S3.将数据集输入SRA‑Net模型中进行训练；S4.判断SRA‑Net模型是否训练完成，如是，则进入步骤S5，如否，则更新SRA‑Net模型的参数，返回步骤S3中；S5.将待测数据输入至训练完成后的SRA‑Net模型中，输出分割结果图。

本发明授权基于SRA-Net的路面裂缝分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SRA-Net的路面裂缝分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.获取路面裂缝图像样本数据集； S2.搭建基于编码-解码结构的SRA-Net模型，在编码器中加入空洞空间金字塔池化模块和空间通道模块； 通过如下方法构建SRA-Net模型中的编码器模块，并进行编码： 构建编码器，编码器包含卷积核、残差块和空洞空间金字塔模块，其中，残差块中采用空间通道模块进行下采样； 对图像进行编码： S211.构建输入图像的1×1卷积核，将RGB图像输入残差块，在残差块中将改变通道数，输出特征图M1； S212.在残差块后加入空洞空间金字塔池化ASPP模块，对输入的特征图进行空洞卷积采样； S213.在空洞空间金字塔池化ASPP模块后，再次加入残差块SPD-ResBlock，残差块中使用空间通道模块进行下采样，根据输入通道的不同，对输入的特征图叠加不同数量的残差块，并改变通道数，输出特征图M2； S214.依次重复步骤S212和步骤S213各三次，分别输出特征图M3、特征图M4和特征图M5； S215.将特征图M5输入空洞空间金字塔池化模块ASPP，改变通道数，输出特征图M6； 通过如下方法构建SRA-Net模型中的解码器模块，并进行解码： 构建解码器，解码器中包含卷积核、Concat拼接模块和双线性插值上采样模块； 对特征图进行解码： S221.对编码器输出的特征图M6进行双线性插值上采样，得到解码器中的特征图M7； S222.通过跳跃连接的方式，将解码器输出的特征图与编码器中通道数相同的M1-M4特征图进行Concat拼接，实现特征融合； S223.将经过Concat拼接后的图像通过两个3×3卷积核，改变通道数为拼接后通道数的四分之一； S224.对步骤S223中得到的图像进行双线性插值上采样，输出特征图M8； S225.依次重复步骤S222-S224两次，分别输出特征图M9和特征图M10；其中，重复过程中，与编码器进行Concat拼接的解码器特征图来源于前一层经过双线性插值后输出的特征图； S226.将特征图M1与特征图M10进行Concat拼接，并将拼接后的图像通过两个3×3卷积核，得到通道为64的图像，将通道为64的图像通过一个1×1卷积核，并将通道数改变为2，输出实现裂缝像素与背景像素分割的图片； S3.将数据集输入SRA-Net模型中进行训练；通过如下方法对SRA-Net模型进行训练： 将步骤S1中采集的数据集输入SRA-Net模型进行训练，设置初始学习率为0.01，冲量为0.9，采用权重衰减的方式防止过拟合，采用SDG优化器对权重进行迭代更新，损失函数采用交叉熵损失与dice损失相加的方式； 损失函数公式为： 其中，Loss表示损失函数，i表示图像中的像素点，表示像素点的预测值，yi表示像素的标签值，n表示像素点总数； S4.判断SRA-Net模型是否训练完成，如是，则进入步骤S5，如否，则更新SRA-Net模型的参数，返回步骤S3中； S5.将待测数据输入至训练完成后的SRA-Net模型中，输出分割结果图。

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