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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于知识蒸馏的路面裂缝检测方法、系统及设备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：CN119399171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411543591.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于知识蒸馏的路面裂缝检测方法、系统及设备是由刘慧君;肖天昊;葛永新;牛晨旭;阮志敏;何利蓉设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的路面裂缝检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了基于知识蒸馏的路面裂缝检测方法、系统及设备，方法包括：构建图像数据集，所述图像数据集包括源域的图像数据集和目标域的图像数据集；基于所述图像数据集，进行数据预处理以及数据扩充；具体包括：将目标域上的图像数据经过自适应分块增强与全局均衡预处理后，与源域的图像数据集合并后进行数据扩充，得到扩充后的图像数据集；基于所述扩充后的图像数据集，利用预训练好的教师模型对预设的学生模型进行知识蒸馏训练，将知识蒸馏后的学生模型作为路面裂缝检测模型；采用所述路面裂缝检测模型对待检测的路面图像进行裂缝检测。本发明采用基于知识蒸馏的路面裂缝检测方法，从而从根源上解决了现有的路面裂缝检测方法精确率低的问题。

本发明授权基于知识蒸馏的路面裂缝检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的路面裂缝检测方法，其特征在于，包括步骤： S1、构建图像数据集，所述图像数据集包括源域的图像数据集和目标域的图像数据集； S2、基于所述图像数据集，进行数据预处理以及数据扩充；具体包括：将所述目标域上的图像数据经过自适应分块增强与全局均衡预处理后，与源域的图像数据集合并后进行数据扩充，得到扩充后的图像数据集； S3、基于所述扩充后的图像数据集，利用预训练好的教师模型对预设的学生模型进行知识蒸馏训练，将知识蒸馏后的学生模型作为路面裂缝检测模型；包括如下步骤： S31、根据对象的真实边界框和已有锚框计算所述扩充后的图像数据集中每个裂缝图像的掩膜I； S32、基于所述掩膜与模仿教师模型在靠近对象的局部特征区域上的输出特征来计算模仿损失；所述模仿损失具体计算公式如下： 其中，将s定义为学生模型的引导特征层的特征图，将t定义为对应的教师模型高层次特征响应图；对于宽度W和高度H的特征图上的每个靠近对象的锚框位置i,j，Iij代表锚框位置i,j上的掩膜值，C表示特征图的通道数,fsijc表示在特征图上位置i,j处，第c个通道的特征响应； S33、计算蒸馏损失，以平衡教师模型高层次特征层与学生模型的引导层，迁移教师模型的知识；所述蒸馏损失计算方式如下： 其中，变量ρ代表蒸馏损失的权重占比，ηbox、ηcls和ηobj代表它们在Lkd中的权重；λobj代表这一批次图像是否包含对象，如果有对象，则为λobj＝1，否则为λobj＝0；分别是上一步骤中的边界框损失、分类损失、置信度损失、领域损失； S34、基于所述模仿损失和所述蒸馏损失，并结合教师模型的损失，计算学生模型的总损失； Lstu＝L+Lkd+Limit； 其中，L为教师模型的总损失； S35、基于所述学生模型的总损失，对预设的学生模型进行知识蒸馏训练，将知识蒸馏后的学生模型作为路面裂缝检测模型； S4、采用所述路面裂缝检测模型对待检测的路面图像进行裂缝检测。

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