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龙图腾网获悉江西理工大学;河海大学;江苏东交智控科技集团股份有限公司申请的专利一种基于Faster R-Stair框架的公路路面图像裂缝识别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：CN116342475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310012020.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Faster R-Stair框架的公路路面图像裂缝识别方法是由曹茂森;付荣华;邓通发;苏玛拉.德拉戈斯拉夫;李帅;朱凯设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Faster R-Stair框架的公路路面图像裂缝识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于FasterR‑Stair框架的公路路面图像裂缝识别方法，涉及公路路面裂缝识别技术领域，针对裂缝识别问题设计stair1、stair2和stair3三种特征提取结构，以stair‑stair3为基础，其他深度学习优化算法为辅构建FasterR‑CNN的backbone，实现对传统FasterR‑CNN的优化，完成FasterR‑Stair公路路面裂缝识别框架的搭建，实现高效、精准地开展公路路面裂缝的类型识别和定位。同目前基于其他网络作为backbone的FasterR‑CNN相比，本发明拥有训练收敛速度快、模型占有内存小、处理图像FPS高和识别裂缝准确率高等特色和优势，具有显著的工程应用潜力。

本发明授权一种基于Faster R-Stair框架的公路路面图像裂缝识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FasterR-Stair框架的公路路面图像裂缝识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集待检测的公路路面图像； 构建FasterR-Stair裂缝识别网络；其中，所述FasterR-Stair裂缝识别网络包括backbone-Stair特征提取层、RPN结构、ROIHead和后处理模块；所述RPN结构包括Anchorgenerator和RPNhead；其中，Anchorgenerator生成多组锚框，将锚框分配给原始图像上特征图投影位置，RPNhead根据backbone-Stair输出的特征图，得到候选框proposals；所述ROIHead包括ROIpoling、全连接层和Postprocessdetections；通过ROIpooling将所有proposals通过池化操作特征提取；全连接层结构为两个串联的全连接层FC1和全连接层FC2，将特征图展平后通过全连接层FC1和全连接层FC2后传入两个并行的全连接层FC3和全连接层FC4，用于预测每一个proposal的裂缝类别分数和边界框回归参数，利用全连接层FC4输出的边界框回归参数调整proposals； 根据待检测的公路路面图像，通过backbone-Stair特征提取层输出特征图；将特征图输入RPN中生成候选框；将候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵；将每个特征矩阵通过ROIHead输出公路路面裂缝在特征图中的位置和类型，且通过后处理将公路路面裂缝在特征图中的位置和类型投影回实际裂缝图像，获得实际公路路面裂缝位置和类型； 其中，所述backbone-Stair特征提取层包括依次连接的：卷积层、stair1、CBAM注意力机制、stair2、CBAM注意力机制和stair3；所述stair1包括只含卷积的倒残差结构； 其中，当步长为1时，所述stair2为：对输入的channel进行split操作，一份通过包含深度可分离卷积的倒残差结构，另一份不做任何操作，之后对两份channel执行concatenate操作后再进行shuffle操作；当步长为2时，所述stair2为：对输入的channel进行复制，一份通过含有深度可分离卷积的倒残差结构后降维，一份通过深度可分离卷积后降维，一份通过最大池化后降维，将三分降维后的channel执行concatenate操作后再进行shuffle操作； 其中，所述stair3包括依次连接的含有深度可分离卷积和ECA注意力机制的倒残差结构。

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