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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于卷积神经网络的道路病害检测方法及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：CN114882474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210608746.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于卷积神经网络的道路病害检测方法及系统是由刘国良;刘泳辰;田国会设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的道路病害检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于道路建设技术领域，提供了基于卷积神经网络的道路病害检测方法及系统，基于生成对抗网络的阴影去除模块去除待检测道路病害图像的阴影；基于去除阴影后的图像和目标检测模型检测得到道路病害类型；其中，所述目标检测模型的构建过程为：采用融合卷积注意力模块的Yolov5目标检测网络，分别在通道和空间维度上执行注意力机制，提取得到不同维度的特征图；基于特征双向融合的思想，采用自适应特征融合方法对不同维度的特征图进行加权融合得到融合的特征图。解决了传统道路病害检测方案存在的弊病，并且在检测精度上有着显著提升。

本发明授权基于卷积神经网络的道路病害检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的道路病害检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待检测道路病害图像； 基于生成对抗网络的阴影去除模块去除待检测道路病害图像的阴影； 基于去除阴影后的图像和目标检测模型检测得到道路病害类型；其中，所述目标检测模型的构建过程为：采用融合卷积注意力模块的Yolov5目标检测网络，分别在通道和空间维度上执行注意力机制，提取得到不同维度的特征图；所述分别在通道和空间维度上执行注意力机制具体包括： 对原始特征图进行维度压缩时同时引用平均池化和最大池化，得到两个一维特征图，将两个一维特征图分别送入一个两层共享的神经网络，进行加和操作，生成通道注意力特征； 对通道注意力特征和原始特征图进行乘法操作，得到第三特征图，基于通道做全局最大池化和全局平均池化，得到两个一维特征图，将这两个一维特征图进行通道拼接，并使用卷积操作降维，生成空间注意力特征； 基于特征双向融合的思想，采用自适应特征融合方法对不同维度的特征图进行加权融合得到融合的特征图，基于融合的特征图进行特征识别得到道路病害的分类结果；所述采用自适应特征融合方法对不同维度的特征图进行加权融合具体包括： 基于特征双向融合的思想，自适应特征融合的每一层都对原有特征结构的stages进行了加权融合，其中不同stage特征的融合采用了注意力机制，以控制其他stage对本stage特征的贡献度。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；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”。

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