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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种用于路面缺陷检测的模型及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：CN119649017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510178205.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种用于路面缺陷检测的模型及方法是由王薇;于晓如;景斌;张薇;王升禹;杨丽萍设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于路面缺陷检测的模型及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于路面缺陷检测的模型及方法，属于目标检测技术领域，模型主要由三个部分组成，即主干网络、检测颈、检测头，主干网络为改进后的CSPDarkNet53，其包含四个阶段，主要功能是特征提取；检测颈为改进后的路径聚合特征金字塔网络PAFPN，其包含自顶向下、自底向上和自顶向下的三个特征融合的过程；检测头主要完成分类和回归任务，本发明克服现有技术在复杂场景下目标检测不精确的问题，本发明能够有效检测路面上的缺陷，尤其是解决了现有技术中小目标检测（路面较小的裂缝）性能不足、复杂背景干扰以及对不规则形状裂缝处理不佳的问题。

本发明授权一种用于路面缺陷检测的模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于路面缺陷检测的方法，其特征在于，包括：四个阶段的主干网络、检测颈和检测头，其特征在于，主干网络为改进后的CSPDarkNet53，主要功能是特征提取，并在第三阶段和第四阶段引入了星形运算模块，替换了原有的卷积模块；检测颈为改进后的路径聚合特征金字塔网络，其包含自顶向下、自底向上和自顶向下的三个特征融合的过程，在路径聚合特征金字塔网络中引入了多维辅助融合模块，在自底向上进行特征融合之前先经过多维辅助融合模块对特征进行加权，并将主干网络四个阶段的输出特征进行初步融合；检测头主要完成分类和回归任务，在检测头中引入小波变换卷积模块，小波变换卷积模块用于替换检测头中前两个卷积模块，减小模型的复杂度，接着对特征进行分类和回归，第三阶段应用8个连续的星形运算模块，第四阶段应用5个连续的星形运算模块；所述多维辅助融合模块处理具体为：主干网络第一阶段输出特征160×160×64通过多维辅助融合模块的卷积操作至80×80×64，第二阶段输出特征80×80×128经过通道注意力机制，与第一阶段进行卷积操作过后的特征进行通道维度上的拼接后变成80×80×192，横向经过一个1×1卷积层，通道数调整为128，纵向经过一个卷积层和一个1×1卷积层，特征变为40×40×64，第三阶段输出特征40×40×256经过通道注意力机制与二阶段融合后的特征进行拼接操作，变成40×40×320，横向经过一个1×1卷积层，通道数调整为256，纵向经过一个卷积层和一个1×1卷积层，特征变为20×20×64，第四阶段输出特征20×20×512保持原始分辨率，经过通道注意力机制后，与三阶段融合后的特征在通道维度上进行拼接，生成一个综合的多尺度特征，拼接后的维度为20×20×576，横向经过一个1×1卷积层，将通道数调整为512。

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