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龙图腾网获悉山东高速路桥国际工程有限公司;中国水利水电第八工程局有限公司申请的专利一种机场沥青道面抗滑能力预测方法及预测系统构建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：CN114842345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210569735.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种机场沥青道面抗滑能力预测方法及预测系统构建方法是由刘凯;赵连旨;齐鲁杰;朱岩;刘中良;陈振山;吕金;王栋;何爱东;李重用;刘晓东;杨海波;石祥玉;张喜忠;时圣辉;万海峰;刘亚敏;任金来设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机场沥青道面抗滑能力预测方法及预测系统构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种机场沥青道面抗滑能力预测方法及该方法中使用的预测系统的构建方法，先通过采集不同天气情况下的大量的机场道面照片和道面的抗滑等级，利用本发明构建的ApRdAntiSkidNet网络进行训练，得到一个最佳的图像识别模型。之后仅需要采集机场的道面照片就可以使用ApRdAntiSkidNet图像识别模型对道面进行实时抗滑能力的预测，并及时将抗滑能力反馈给无人驾驶系统或者相关部门，对飞行器速度做相应的限制或者道面进行调整，从而保证机场的运营安全。ApRdAntiSkidNet网络架构使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法，对于机场沥青道面的图像，采用不同尺度和倍率的下采样，能够在不同的尺度上提取沥青道面的纹理和构造特征，从而最终有利于抗滑能力的精确分类。

本发明授权一种机场沥青道面抗滑能力预测方法及预测系统构建方法在权利要求书中公布了：1.一种构建基于深度学习图像识别的机场沥青道面抗滑能力预测系统的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：机场沥青道面图像的收集 使用高速相机在不同的天气条件下通过不同的机场沥青道面拍下对应的若干照片，同时对道面进行抗滑等级测试，获得抗滑等级数据集；天气条件包括：晴、雨、雪、结冰、霜； S2：图像预处理 将数据集中的所有照片统一缩放成相同的像素大小，同时对图像进行边缘锐化，去除噪声； S3：预处理后的图像分为训练集、验证集和测试集 根据图像和对应得抗滑等级，根据不同的抗滑等级将图像放在不同的文件夹；然后将标注好的图像分别按照8：1：1的比例分配到训练集、验证集和测试集； S4：机场抗滑图像分类模型训练 构造ApRdAntiSkidNet图像识别模型，经过200个代的训练后，使模型收敛，训练得到一个最佳的网络模型，并保存在共享文件夹； 步骤S4中，ApRdAntiSkidNet图像识别模型中输入图片为H×W×3，其中H表示图片的高度，W为图片的宽度，3表示RGB三个通道；输入的图片通过一个补丁分块后，大小变为H4×W4×3×16；然后经过一个线性嵌入模块，线性嵌入模块只改变通道数，通道为C；线性嵌入模块的输出传入到包含两个小单元的移动窗口Transformer，输出大小为H4×W4×C；移动窗口Transformer的输出，输入到卷积多层感知机，大小变为H8×W8×2C；然后卷积多层感知机的输出通过一个补丁合并层，宽度和高度变为原来的一半，通道数乘以2，大小为H16×W16×4C；补丁合并层后面接一个包含四个小单元的移动窗口Transformer，输出大小还是H16×W16×4C；后面接一个平均池化层，大小为1×4C；把平均池化层的输出压平，大小为4C；最后经过一个闸门多层感知机，得到了代表抗滑等级概率的分类classes； 移动窗口transformer包含编码块和解码块，编码块的输入记为Mk-1，首先经过一个层标准化，然后输出经过移动窗口多头注意力模块，得到输出Nk-1；然后将前面的输入Mk-1和Nk -1进行向量上的相加，得到Pk-1；该Pk-1经过一个层标准化，然后经过一个多层感知机，得到Qk-1，此时再将Pk-1和Qk-1进行向量上的相加，得到该编码块的输出Mk，Mk作为解码块的输入；解码块和编码块结构一样，其输出记为Mk+1，每一个移动窗口transformer块的计算公式如下： 其中，SW-MSA表示移动窗口多头注意力计算，LN表示层标准化，MLP表示多层感知机； 补丁分块中，图像被分成4×4的块，每个格子所有像素为一个块，在通道方向展平；通过补丁分块后，输入的图像由[H,W,3]变成了[H4,W4,3×16]； 线性嵌入模块层对每个像素的通道上做线性变换，由3×16变成3×c，即图像形状再由[H4,W4,3×16]变成了[H4,W4,3×c]，这里把3×c记作C； 卷积多层感知机的输入首先经过一个卷积函数，然后接着一个标准化函数和激活函数，这些都不会改变输入的尺寸大小；最后，经过一个2的卷积函数，这样，原来输入的长和宽都变为原来的12，通道数乘以2； 闸门多层感知机的输入首先经过一个线性函数进行线性变换，然后经过激活函数，再接着是一个闸门函数，最后再通过一个线性函数。

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