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龙图腾网恭喜天津工业大学申请的专利基于RT-DETR改进的轻量化道路损伤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：CN119784759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510279394.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于RT-DETR改进的轻量化道路损伤检测方法是由孙宝山;刘金泽;汤昊霖;张松涛;朱盼盼;刘博睿;何承诺;毛艳丽设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RT-DETR改进的轻量化道路损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于RT‑DETR改进的轻量化道路损伤检测方法，获取道路损伤图像数据，划分数据集；将RT‑DETR模型的主干网络修改为由多个多尺度边缘信息增强模块构成，将RT‑DETR模型的混合编码器修改为由基于注意力的尺度内特征交互模块和多分支空洞卷积金字塔网络模块构成，修改后得到RDD‑DETR模型；RDD‑DETR模型进行训练，用于道路图像数据中的道路损伤检测。本发明使用端到端的多尺度特征提取与融合网络用于道路损伤检测，可以大幅提高道路损伤检测准确率和检测速度。

本发明授权基于RT-DETR改进的轻量化道路损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RT-DETR改进的轻量化道路损伤检测方法，其特征在于，包括：S1、获取道路损伤图像数据，划分数据集；S2、将RT-DETR模型的主干网络修改为由多个多尺度边缘信息增强模块构成，用于提取输入图像数据的多尺度特征；将RT-DETR模型的混合编码器修改为由基于注意力的尺度内特征交互模块和多分支空洞卷积金字塔网络模块构成，基于注意力的尺度内特征交互模块AIFI处理所述多尺度特征，多分支空洞卷积金字塔网络模块融合所述多尺度特征，将不同层级的特征转换为一序列的图像特征；解码器采用基于IoU的查询选择机制，从修改后的混合编码器输出的一序列的图像特征中挑选出一组图像特征作为初始对象查询，并通过辅助预测头迭代优化生成预测框和置信度评分；修改后得到RDD-DETR模型；所述多尺度边缘信息增强模块通过多尺度池化、边缘增强和特征融合三个部分实现多尺度边缘信息增强，其中边缘增强通过独立的EdgeInfoEnhancer模块实现，所述EdgeInfoEnhancer模块首先使用平均池化对输入特征图进行局部平滑，提取低频信息，随后用输入特征图减去平滑后的特征图，得到高频信息，再通过卷积核调整不同通道的高频信息权重，最后，将增强后的边缘以残差形式叠加到输入特征图；所述多分支空洞卷积金字塔网络模块通过并行上采样模块、并行下采样模块、局部多尺度空洞卷积模块PMAC共同构成，并行上采样模块和并行下采样模块提供多条特征提取路径，局部多尺度空洞卷积模块PMAC通过多路空洞卷积实现多尺度特征提取；S3、将划分得到的道路损伤图像数据的训练集输入RDD-DETR模型进行训练，并通过验证集进行模型调整，通过测试集进行模型性能评估；训练好的模型用于道路图像数据中的道路损伤检测。

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