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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种基于改进YOLOv8模型的路面缺陷检测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：CN121527082B 。

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：202610043705.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLOv8模型的路面缺陷检测方法是由王薇;李姝;肖尧;王子怡;李科钜;冯天洋;李建成;张浩坤;房禹含设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8模型的路面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于路面缺陷检测技术领域，提供了一种基于改进YOLOv8模型的路面缺陷检测方法，包括以下步骤：获取待检测路面图像；在原始CSPDarknet‑53的结构上嵌入多尺度可变形注意力模块，对待检测路面图像进行多尺度特征提取；利用自适应特征调控模块对提取出的特征进行处理，确保计算资源聚焦在缺陷区域；利用KANFusion‑Neck进行特征融合处理；利用检测头对融合后的特征执行回归和分类任务；基于分类任务的预测和回归任务的预测，获得路面缺陷检测结果。本发明结合多尺度可变形注意力机制、动态特征调控和高阶非线性特征融合方法，可以提高小裂缝检测精度、优化计算资源分配、增强不同类型缺陷的识别能力，适用于无人机巡检、自动驾驶、智能道路维护等场景。

本发明授权一种基于改进YOLOv8模型的路面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8模型的路面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测路面图像； 在原始CSPDarknet-53的结构上嵌入多尺度可变形注意力模块，对待检测路面图像进行多尺度特征提取；利用自适应特征调控模块对提取出的特征进行处理，确保计算资源聚焦在缺陷区域；利用KAN融合颈部模块KANFusion-Neck进行特征融合处理，所述KANFusion-Neck中配置有线性-非线性融合块LinNonFusionBlock，用于替换PAFPN中原始的DarknetBottleneck，增强特征的提取能力；利用检测头对融合后的特征执行回归和分类任务； 基于分类任务的预测和回归任务的预测，获得路面缺陷检测结果； 所述利用自适应特征调控模块对提取出的特征进行处理，确保计算资源聚焦在缺陷区域的步骤，具体为： 基于提取的特征，计算局部梯度变化率，以衡量特征的复杂度，采用梯度计算方法： ； ； ； 其中代表输入特征图中像素点的值，代表水平方向的梯度，计算左右相邻像素的差值，反映横向边缘信息，代表垂直方向的梯度，计算上下相邻像素的差值，反映纵向边缘信息，代表梯度幅值，表示该点的边缘强度，用于识别缺陷领域，同时设定阈值T用于划分细节丰富区域和结构稳定区域； 进行自适应区域筛选，根据梯度值生成区域掩码，动态决定计算方式，其计算方式为： ； 其中代表区域掩码，用于区分复杂区域和简单区域，若，表示该区域包含明显的边缘特征，属于复杂区域，使用全局感知策略进行特征提取，若，表示该区域平坦，计算需求低，使用局部CNN进行快速计算； 由于路面缺陷可能存在形变，需要调整特征窗口位置，确保网络聚焦在关键区域，其计算方法为： ； 其中代表计算得到的偏移矩阵，控制特征窗口的调整方向，代表可学习参数矩阵，在训练过程中不断优化，以适应不同路面的缺陷状态； 进行多尺度信息整合，结合局部CNN和全局感知策略，确保不同区域的计算策略最优，其计算方法如下： ； 其中表示最终输出的特征，代表全局特征，表示局部CNN提取的特征。

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