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龙图腾网获悉安庆师范大学申请的专利一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法和系统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：CN116862873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310836368.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法和系统是由闻军;王强;高静;周岳钰;桂艺婷;黄晓晓;朱柱设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法和系统，涉及深度学习技术领域。本发明包括：数据采集模块用于采集目标道路上的裂纹图片；数据传输模块用于将数据采集模块采集的照片实时发送到控制台；数据处理模块用于实时读取和预处理图像；智能分割模块用于对采集到的裂纹图片进行语义分割。本发明通过使用暗通道先验算法获得无雾图像、透射图像和暗通道图像三种模态的图像，然后构建以三模态图像为输入的深度卷积神经网络模型，再将测试集输入训练完成的深度卷积神经网络模型得到预测的道路裂纹分割结果，提高雾天道路裂纹的分割精度且适用于包含不同裂纹情况的道路。

本发明授权一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的雾天道路裂纹分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：采取人工加雾法对公开数据集进行加雾，将含雾图像及其对应的标签图像均按照7:3比例划分为训练集和测试集； 步骤S2：使用暗通道先验算法对有雾的道路裂纹图像进行去雾处理，得到无雾图像、透射图像和暗通道图像；将原始图像、有雾图像、无雾图像、透射图像、暗通道图像和标签图像放入单独文件夹； 步骤S3：构建包括多模态特征融合MFF模块、基于注意力机制的侧边融合模块和基于Canny算子的边缘提取模块的深度卷积神经网络模型，使用训练集训练包括MFF模块、基于注意力机制的侧边融合模块和基于Canny算子的边缘提取模块的深度卷积神经网络模型得到训练完成的网络模型； 步骤S4：将训练集中的图片输入卷积神经网络，得到第一输出结果，基于输出结果对深度卷积神经网络的参数进行迭代调整，以得到目标卷积神经网络模型； 步骤S5：将测试集输入训练完成的目标卷积神经网络模型得到预测的道路裂纹分割结果； 所述步骤S3中，深度卷积神经网络为U形多模态特征融合网络，具体包括： 步骤S31：使用U-Net模型作为基本的网络单元，将以单模态输入的U-Net改进为以三模态输入的模型，输入的图片的尺寸为3×256×256； 步骤S32：上路进行下采样，下路进行上采样； 步骤S33：在下采样过程中，经过五个MFF模块进行提取和融合多模态图像中的多尺度特征； 步骤S34：下半路进行上采样处理，每级与上路包含相同尺度的特征图进行跳跃连接，然后将下半路各级输出传入基于注意力机制的侧边融合模块以融合各级输出； 步骤S35：使用基于Canny算子的边缘提取模块对输入的三模态图像中的裂纹进行边缘提取； 步骤S36：将上采样、侧边融合模块和边缘提取模块的输出特征进行通道融合，再经过一个卷积层使得输出特征图与输入特征图的尺寸大小相同。

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