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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利基于因果解耦的道路裂缝检测方法、电子设备及存储介质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：CN119360085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411368410.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于因果解耦的道路裂缝检测方法、电子设备及存储介质是由庄嘉帆;伍庆玲;严日鸿;朱贵杰;李文姬;范衠设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果解耦的道路裂缝检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供基于因果解耦的道路裂缝检测方法、电子设备及存储介质，属于涉及道路检测技术领域。该方法包括：获取待测道路图像；将待测道路图像输入目标检测模型，目标检测模型包括特征提取器、变分自编码器和分类器，利用特征提取器从待测道路图像中提取出待测图像特征，利用变分自编码器从待测图像特征中解耦出待测因果特征和混杂特征，剔除混杂特征，利用分类器对待测因果特征进行分类检测，得到道路裂缝检测结果。本申请能够有效地消除不稳定环境干扰的影响，提高道路裂缝检测的准确性，并且增强目标检测模型的泛化能力。

本发明授权基于因果解耦的道路裂缝检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于因果解耦的道路裂缝检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测道路图像； 将所述待测道路图像输入目标检测模型，所述目标检测模型包括特征提取器、变分自编码器和分类器，利用所述特征提取器从所述待测道路图像中提取出待测图像特征，利用所述变分自编码器从所述待测图像特征中解耦出待测因果特征和混杂特征，剔除所述混杂特征，利用所述分类器对所述待测因果特征进行分类检测，得到道路裂缝检测结果； 其中，所述目标检测模型通过以下方式训练得到： 获取多个数据组，每个所述数据组包含原始道路图像和第一道路图像，所述第一道路图像通过对所述原始道路图像进行背景干预得到，所述原始道路图像携带真实标签，所述第一道路图像携带真实干预强度信息； 将所述多个数据组输入初始检测模型进行处理，得到所述多个数据组对应的多个混杂特征信息、多个预测概率分布信息和多个预测标签信息； 根据所述多个数据组对应的多个混杂特征信息、多个预测概率分布信息、多个预测标签信息、多个真实标签和多个真实干预强度信息，确定总损失； 根据所述总损失对所述初始检测模型进行训练，得到所述目标检测模型。

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汕头大学，其通讯地址为：515063 广东省汕头市大学路汕头大学；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”。