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龙图腾网获悉河海大学;山西省智慧交通研究院有限公司;山西省智慧交通实验室有限公司申请的专利一种路面内部病害图像识别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：CN120526317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511022030.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种路面内部病害图像识别方法是由于新;董晨;张军;郭俊凯;周丽军;周晓旭;李灿;朱浩然;张林梁;付玉强;孟利强;陈晨设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路面内部病害图像识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种路面内部病害图像识别方法，基于随机森林算法原理以及路面内部病害数据集生成多套路面内部病害的识别权重系数，并建立病害的判别及过滤规则；此外，在深度学习网络对路面内部病害识别结果的基础上，增加canny边缘算法，突出病害位置与其周围在雷达图谱上的差异性，从而提高路面内部病害识别的准确率；结合实际识别结果分析，本方法可进一步提高路面内部病害的识别准确性，其准确率约为95%。

本发明授权一种路面内部病害图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种路面内部病害图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1）获取被检测路段的雷达数据，并对该雷达数据进行预处理； 步骤S2）构建路面内部病害的数据集，并基于病害的类型进行分类，形成按照病害类型分类的数据集； 步骤S3）将所得到的数据集分别带入不同深度学习网络模型中，依次对数据集中多种病害的人工标记结果进行分析，并形成病害判别权重模型； 步骤S4）基于canny边缘算法获取数据集中标记框位置的边缘幅值，计算标记框内各个像素点的边缘幅值，确定各类病害的边缘幅值阈值； 步骤S5）将待识别的雷达数据进行预处理，分别带入不少于2个权重判别模型中进行判别，并依据模型判别结果与病害过滤规则实现路面内部病害判别结果的过滤； 所述步骤S2）中的病害包括结构层层间粘结不良病害、结构内松散破碎病害和裂缝病害三类，其中结构层层间粘结不良病害、结构内松散破碎病害采用雷达剖面图进行判断，裂缝病害采用雷达切片图进行判断； 病害数据集建立时，各个数据集中的各类病害数据比例为1:1:1，且同类病害特征及标记规则无差异； 所述步骤S3）中所述深度学习网络模型包括YOLO网络模型、Faster-RCNN人工神经网络模型和SSD人工神经网络模型； 所述YOLO网络模型中的CSP-basedBackbone骨干网络更替为EfficientViT-M0模块； 所述Faster-RCNN人工神经网络模型中加入注意力机制； 所述SSD人工神经网络模型中的损失函数选择EIOU函数。

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