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龙图腾网获悉武汉图科智能科技有限公司申请的专利结合上下文特征增强和目标特征聚焦的公路病害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：CN116977283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310754724.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权结合上下文特征增强和目标特征聚焦的公路病害检测方法是由韩守东;王法权;龚雨舟;何西设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合上下文特征增强和目标特征聚焦的公路病害检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合上下文特征增强和目标特征聚焦的公路病害检测方法，基于公路病害具有可用特征少、长宽比极端等特点，导致通用目标检测算法检测公路病害的效果较差的现象，本发明提出了上下文特征增强模块和目标特征聚焦模块，并将上下文特征增强模块和目标特征聚焦模块分别插入YOLOv5的骨干网络和检测头，提出了带有上下文特征增强模块和目标特征聚焦模块的YOLO模型。上下文特征增强模块通过使用多尺度特征提取和自适应加权融合策略增加了公路病害的可用特征。目标特征聚焦模块通过使用贴合公路病害形态的池化核和卷积核在全局和局部层面微调特征图，有效聚焦公路病害。本发明提出的模块结构设计合理，有效提高了公路病害检测的效果。

本发明授权结合上下文特征增强和目标特征聚焦的公路病害检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合上下文特征增强和目标特征聚焦的公路病害检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 步骤1，构建上下文特征增强模块，所述上下文特征增强模块的输入和输出均为特征图；所述上下文特征增强模块包括多尺度特征提取子模块和自适应加权融合子模块，所述多尺度特征提取子模块通过使用不同尺寸的卷积核在多个尺度提取特征得到多个中间特征图；所述自适应加权融合子模块通过在通道层面加权融合不同的中间特征图后得到最终特征图一； 步骤2，构建目标特征聚焦模块，所述目标特征聚焦模块的输入和输出均为特征图；所述目标特征聚焦模块包括微调全局特征子模块和微调局部特征子模块，所述微调全局特征子模块通过使用异形池化核提取全局特征并生成权重，使用所述权重微调所述特征图；所述微调局部特征子模块通过使用异形卷积核提取所述特征图的局部特征后，使用跳跃连接的方式微调所述特征图后输出最终特征图二； 步骤3，将所述上下文特征增强模块嵌入YOLOv5的骨干网络部分，将所述目标特征聚焦模块嵌入YOLOv5的颈部网络和检测头中间，得到EAF-YOLO模型； 步骤4，对所述EAF-YOLO模型进行消融实验和对比实验。

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