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龙图腾网获悉四川易方智慧科技有限公司;绵阳易方智慧科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的路面病害自动化检测方法和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：CN121708425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610219328.5，技术领域涉及：G06V10/778；该发明授权一种基于深度学习的路面病害自动化检测方法和系统是由李欣镓;刘钰琪;郭鹏;岳虎;王晓龙设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的路面病害自动化检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别领域，涉及一种基于深度学习的路面病害自动化检测方法和系统，包括对图像数据进行异常判断，滤除异常图像，得到正常图像数据；进行图像配准，得到图像点云数据；对正常图像数据进行路面识别，得到路面类型；通过病害检测算法对正常图像数据进行病害检测，得到路面病害目标；对标准病害目标进行分割，得到标准实例病害分割结果；对已检测到的路面病害目标进行目标跟踪和跟踪ID分配，得到路面病害跟踪结果；对每个路面病害目标进行病害指标计算，得到病害指标；提供了一种满足工程需求的路面灾害识别解决方案，使得能快速、准确、尺度统一地检测各类型的路面病害。

本发明授权一种基于深度学习的路面病害自动化检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的路面病害自动化检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取图像数据、激光雷达点云数据和组合导航数据；组合导航数据包括车辆的姿态信息、速度信息和位置信息； 步骤2，对图像数据进行异常判断，滤除异常图像，得到正常图像数据；异常图像是指由相机异常导致的图像异常； 步骤3，对正常图像数据和激光雷达点云数据进行图像配准，得到图像点云数据； 步骤4，通过目标分类算法对正常图像数据进行路面识别，得到路面类型；目标分类算法为YOLOv11算法； 步骤5，基于路面类型，通过病害检测算法对正常图像数据进行病害检测，得到路面病害目标；路面病害目标包括标准病害目标和非标准病害目标； 步骤6，通过病害分割算法对标准病害目标进行分割，得到标准实例病害分割结果； 步骤7，通过多目标跟踪算法，对已检测到的路面病害目标进行目标跟踪和跟踪ID分配，得到路面病害跟踪结果； 步骤8，基于路面病害跟踪结果和图像点云数据，对每个路面病害目标进行病害指标计算，得到病害指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川易方智慧科技有限公司;绵阳易方智慧科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天府五街168号2栋3层302号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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