西北工业大学王鑫获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于扩散的自适应特征提取的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：CN116630683B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310424939.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于扩散的自适应特征提取的道路损伤检测方法是由王鑫;毛昭勇;王亦晨;宋晶晶;梁志伟设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扩散的自适应特征提取的道路损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散的自适应特征提取的道路损伤检测方法，对于目标对象的特征提取，采用改进后的深度残差神经网络对不同的输入样本可以自适应地提取最具辨别性特征，利用注意力权重矩阵保证了特征提取的全面性，并采用去噪扩散模型在保证检测实时性的同时提升检测准确度，提高在复杂道路下的目标检测的鲁棒性和泛化能力，具有实际应用价值。
本发明授权一种基于扩散的自适应特征提取的道路损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散的自适应特征提取的道路损伤检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建一个具有融合间接注意力的多尺度卷积下的深度残差神经网络，使用该深度残差神经网络进行特征提取； 步骤2：在训练阶段，将不同的高斯噪声添加到真值框，得到噪声框；将目标图像输入到深度残差神经网络，提取出深度特征表示并生成相应的多尺度特征图； 步骤3：构建一个带有稀疏候选框的目标检测网络，以步骤2得到的深度特征为条件，从深度残差神经网络生成的特征图中裁剪ROI特征；该目标检测网络被训练用来预测没有噪声的真值框； 步骤4：在推理阶段，通过反转学习到的扩散过程生成目标框，将噪声先验分布调整到目标框上的学习分布，逐步细化来自噪声框的框预测，得到最终结果； 步骤5：将待检测的图像数据经过步骤1至步骤4之后，通过优化好的模型给出检测结果，以实现目标检测。
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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号