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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于改进YOLOX的道路井盖状态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：CN117315441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311274299.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进YOLOX的道路井盖状态检测方法是由许浩杰;马楚纯;顾国生设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOX的道路井盖状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于改进YOLOX的道路井盖状态检测方法，包括以下步骤：S1：建立模型需要的数据集，采集多种不同情况下的道路井盖图像，并进行图像处理；S2：建立YOLOX模型，得到的一种无锚框检测器；S3：在DecoupledHead模块的输入之前插入高效的通道注意力模块ECANet，进一步提取通道特征；S4：使用了PyTorch框架进行了冻结骨干网络的训练策略，实现模型；S5：通过分类和回归得到最后道路井盖状态的检测结果。本发明将井盖状态细分为正常、破损和沉降三类，并在YOLOX模型的解耦头之前，加入了注意力模块ECANet进一步提取通道特征，为高效确定道路井盖位置并识别其状态提供了一种新方法。

本发明授权基于改进YOLOX的道路井盖状态检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOX的道路井盖状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立模型需要的数据集，采集多种不同情况下的道路井盖图像，并进行图像处理； S2：建立YOLOX模型，得到的一种无锚框检测器，具体为： 在主干部分使用Focus网络结构，以便将图片的宽高信息集中到通道中，具体实现方式是每隔一个像素拿取一个值，以此获得了四个独立的特征层，最后在通道中堆叠这些独立特征层；使用DecoupledHead进行两个平行的分支解耦分类和回归任务；将Mosaic和MixUp加入到增强策略中；削减每个位置的预测值数量，并直接预测四个值；定义SimOTA，为不同大小的目标动态匹配正样本；最终得到构建的无锚框检测器；S3：在DecoupledHead模块的输入之前插入高效的通道注意力模块，进一步提取通道特征，具体为： 高效的通道注意力模块是在SE的基础上提出的一种无需降维的局部跨通道交互策略，通过一维卷积高效实现；在全局平均池化后，用一个大小为k的快速1D卷积替换SENet中的全连接层；卷积核大小由通道维数的非线性映射自适应确定； GAP的计算过程为： 其中，、分别代表宽和高，代表i行j列的特征值；确定k值的非线性映射自适应计算过程为： 其中，C表示通道维度；表示最接近的奇数t；和是线性函数的参数，这里分别设置为常量2和1；S4：使用了PyTorch框架进行冻结骨干网络的训练策略，实现模型； S5：通过分类和回归得到最后道路井盖状态的检测结果。

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