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龙图腾网获悉浙江交科工程管理有限公司;苏州科技大学申请的专利一种路基压实质量的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：CN118797440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202410844003.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种路基压实质量的检测方法是由李继平;李秉宜;许孔核;郑甜;黄雷雷;姜义;夏柏林;谈玉芙;杨兹朋;刘微;陈庚设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路基压实质量的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种路基压实质量的检测方法，具体涉及路基质量检测技术领域，构建基于图像‑振动信号的数据库；数据库的数据包括采集的振动信号和路基图像信号；以调整后的路基图像信号和振动信号为输入，建立特征预处理模型，利用深度学习算法对调整后的路基表面图像信号进行特征提取，以及利用语音检测模型对振动信号进行特征提取；以及构建多模态数据压实度检测方法；利用多模态数据压实度检测方法检测路基压实度。

本发明授权一种路基压实质量的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种路基压实质量的检测方法，其特征在于：检测方法包括： 构建基于图像-振动信号的数据库；数据库的数据包括采集的振动信号和路基图像信号； 以调整后的路基图像信号和振动信号为输入，建立特征预处理模型，利用深度学习算法对调整后的路面图像信号进行特征提取以及利用语音检测模型对振动信号进行特征提取；以及构建多模态数据压实度检测方法；利用多模态数据压实度检测方法检测路基压实度； 特征预处理模型采用EfficientNetV2网络提取图像特征和VGGish网络提取振动特征作为预处理数据；在EfficientNetV2网络中，使用SimAM注意力替代传统的SE注意力机制，而VGGish网络则专注于振动信号的特征提取； 以预处理数据为AVCA多模态融合网络的输入，构建基于多模态数据的压实质量检测方法，具体如下： AVCA网络基于MLP和Transformer，通过去除原有的文本特征编码来实现对数据的处理；经过EfficientNetV2模型处理后的图像特征和VGGish模型处理后的振动信号特征作为AVCA网络的输入，并送入AVCA网络的编码层进行特征编码；所述编码层利用预训练的特征提取器来提取振动和视觉模态的特征，包括振动信号特征提取器和图像特效提取器，这些特征在并行通过编码器后，被送入交叉注意力模块进行进一步处理；随后，这些特征经过交叉注意力模块进行深度特征提取，以发现图像特征与振动信号特征之间的关联并进行融合；接着，经过投影层和重建层来探索不同模态之间的特征相似性；最终，通过损失计算Loss和输出压实度的预测分类； 在交叉注意力模块中，振动信号和图像信号之间的特征被共享；在编码层的特征输入后，图像特征与振动特征被拼接，并连续通过自注意力模块、LN归一化层、前馈层和另一个LN归一化层进行特征融合；随后，通过将这些处理后的特征与分别来自图像编码层和振动信号编码层的特征图进行短接融合，获得最终的注意力图； 所述投影层和重建层包含内容和编码层内容一样，包含一个线性层、BN归一化、激活函数和Dropout层。

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