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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于边缘重建网络的道路表面裂缝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：CN118096672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202410172558.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于边缘重建网络的道路表面裂缝检测方法是由柳稼航;段则先;王杰;凌信鹏设计研发完成，并于2024-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘重建网络的道路表面裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘重建网络的道路表面裂缝检测方法，构建二元交叉熵损失函数、边缘损失函数与细节损失函数，将三者的和作为总损失函数；利用边缘损失函数强化边缘分支对边界特征的提取，利用细节损失函数强化空间分支对边界特征的提取，利用二元交叉熵损失函数强化像素分类；在训练阶段，将训练集图像输入网络，通过损失函数对网络的预测结果进行损失计算，通过反向传播和迭代训练优化网络参数；待损失稳定后，将测试集图像输入训练好的神经网络，得到最终检测结果。本发明能够有效增强道路裂缝检测泛化性，提升裂缝边缘的检测精度。

本发明授权一种基于边缘重建网络的道路表面裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘重建网络的道路表面裂缝检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对获取的道路损失图像数据进行图像增强，对图像进行多角度翻转和随机遮挡，将得到的增强数据集划分为训练集、验证集和测试集；训练集用于训练网络，验证集用于监控模型性能和泛化能力，优化超参数，保存最优模型，测试集用于对训练好的网络进行性能评估； 步骤2、构建三分支的边缘重建网络用于生成检测结果，边缘重建网络为编码器-解码器结构，编码器包括语义分支、细节分支和边缘分支，输入增强后的图像I，分别提取语义特征、细节特征和边缘特征；解码器阶段通过多层级特征融合模块对上述特征进行融合，得到全局特征图，最后对全局特征图上采样得到网络的检测结果； 步骤3、构建基于边缘重建模块的边缘分支，提取图像的粗糙边缘特征，对粗糙边缘特征进行滤波降噪，生成精细边缘特征图，将边缘特征图输入到边缘损失函数生成边缘预测结果； 步骤4、在语义分支中构建基于卷积自注意力机制的全局特征提取模块，该模块通过自注意力机制建立语义特征的远距离像素间的依赖关系；引入分解卷积，实现对大核卷积的轻量化拟合，从而高效提取全局上下文信息； 步骤5、在解码器阶段构建基于坐标的多层级特征融合模块，该模块将边缘特征分别与语义特征和细节特征进行拼接，将拼接后的特征分别沿两个空间方向聚合特征，捕获不同的尺度特征表示，对浅层的空间轮廓信息与深层的语义信息进行融合，生成全局特征图，最后对全局特征图上采样得到网络的预测结果； 步骤6、构建二元交叉熵损失函数、边缘损失函数与细节损失函数，将三者的和作为总损失函数；利用边缘损失函数强化边缘分支对边界特征的提取，利用细节损失函数强化空间分支对边界特征的提取，利用二元交叉熵损失函数强化像素分类；在训练阶段，将训练集图像输入网络，通过损失函数对网络的预测结果进行损失计算，通过反向传播和迭代训练优化网络参数；待损失稳定后，将测试集图像输入训练好的神经网络，得到最终检测结果。

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