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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于改进DeepLabv3+网络的沥青道路裂缝检测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：CN117058386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311068450.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于改进DeepLabv3+网络的沥青道路裂缝检测方法是由陈昌川;郝晓严;赵超莹;张天骐设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进DeepLabv3+网络的沥青道路裂缝检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习领域，具体涉及一种基于改进DeepLabv3+网络的语义分割方法，包括：采用拍摄设备获取沥青道路裂缝数据图像；对道路裂缝数据信息进行预处理，将预处理后的数据输入到训练后的语义分割网络中，得到裂缝状态信息；根据裂缝状态信息确定裂缝的严重程度；语义分割网络包括：输入预处理模块、改进ASPP模块、注意力机制模块、输出卷积计算模块和输出后处理模块；本发明的语义分割网络通过ECA注意力模块、CARAFE上采样和改进ASPP模块进行优化，从而提高模型识别的准确率和算法泛化能力。

本发明授权基于改进DeepLabv3+网络的沥青道路裂缝检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的DeepLabv3+模型的道路裂缝检测方法，其特征在于，包括：采用拍摄设备获取沥青道路裂缝数据图像；对道路裂缝数据信息进行预处理，将预处理后的数据输入到训练后的语义分割网络中，得到裂缝状态信息；根据裂缝状态信息确定裂缝的严重程度；语义分割网络包括：输入预处理模块、改进ASPP模块、注意力机制模块、输出卷积计算模块和输出后处理模块； 其中，所述语义分割网络进行训练包括：获取裂缝数据，对获取的数据进行标记，得到带标签的道路裂缝数据；将带标签的裂缝数据进行归一化处理；采用输入预处理模块对归一化后的数据进行预处理；将预处理后的数据经过骨干网络生成有效特征层后输入到改进ASPP模块中进行特征提取；采用通道注意力模块学习通道之间的相关性，自适应地调整通道的权重；得到最终的有效层后，利用输出卷积计算模块对通道数进行调整，得到分割结果；采用输出后处理模块将分割结果转化为概率值；根据概率值计算模型损失函数，调整模型参数，当损失函数收敛时完成模型的训练； 其中，所述改进的ASPP结构的atrous卷积层以级联方式组织，其中每层的膨胀率逐层增加，每个atrous层的输出与输入特征图和所有来自较低层的输出进行级联，并将级联的特征图馈送到下一层，DenseASPP的最终输出是由多速率、多尺度atrous卷积生成的特征图，DenseASPP中的各个atrous层可以表示为： 其中dl表示l层的膨胀率，[···]表示拼接操作，[yl-1,yl-2,…,y0]表示将之前所有层的输出串联起来形成的特征图；在DenseASPP的基础上添加SP条形池化，它沿着空间维度部署一个长条状的池化核形状，因此能够捕捉孤立区域的长距离关系，然而在其他空间维度上保持较窄的内核形状，便于捕获局部上下文，防止不相关区域干扰标签预测。

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