北京邮电大学徐国胜获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种路面裂缝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：CN116167986B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310066302.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种路面裂缝检测方法及系统是由徐国胜;徐国爱;马明昌设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种路面裂缝检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种路面裂缝检测方法及系统，对路面图像数据进行预处理，采用强化学习自动剪枝模型对训练完毕的监督学习模型的神经网络同时进行剪枝操作，使用裁剪后的监督学习模型对预处理数据进行初步预测，得到初始结果矩阵；将得到的预处理数据和初始结果矩阵组成环境参数输入到强化学习辅助模型中对当前情况进行判断输出翻转区域矩阵；根据翻转区域矩阵更改初始结果矩阵得到第一次处理后的结果矩阵，将预处理数据和第一次处理后的结果矩阵组成新的环境参数；当执行强化学习辅助模型达到设定的最长执行步数，或强化学习辅助模型输出的翻转区域矩阵为空时，结束预测输出最终预测结果。本申请提升了识别效率及识别准确性，做到了系统整体的轻量性。
本发明授权一种路面裂缝检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种路面裂缝检测方法，包括： 对路面图像数据进行预处理，预处理包括图像填充切割和图像压缩，对图像填充切割和图像压缩后的路面图像进行归一化得到预处理数据D； 采用强化学习自动剪枝模型对训练完毕的监督学习模型的n层神经网络同时进行剪枝操作，使用裁剪后的监督学习模型对预处理数据D进行初步预测，得到初始结果矩阵M0； 将得到的预处理数据D和初始结果矩阵M0组成环境D,M0输入到强化学习辅助模型Agent中，通过强化学习辅助模型对当前情况进行判断输出翻转区域矩阵Ms； 根据翻转区域矩阵Ms更改初始结果矩阵M0得到第一次处理后的结果矩阵M1，将预处理数据D和第一次处理后的结果矩阵M1组成新的环境D,M1； 当执行强化学习辅助模型Agent达到设定的最长执行步数N，或者强化学习辅助模型Agent输出的翻转区域矩阵Ms为空时，结束预测输出最终预测结果Mn。
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