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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于多频网络的路面裂缝分割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：CN116563541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310494390.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多频网络的路面裂缝分割方法是由王美华;李朋涛设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多频网络的路面裂缝分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多频网络的路面裂缝分割方法，包括S1、构建分频网络；S2、对路面裂缝图像X和路面裂缝标签图像Y进行预处理；S3、将训练集输入分频网络进行模型训练；S4、将测试集图像输入训练好的训练模型中，经过编码器的处理，提取到裂缝测试集图像的高低频特征；S5、将高低频特征送入解码器，通过分频最大上池化操作充分利用提取到的裂缝高低频特征，逐步恢复图像细节，最终得到精确的裂缝分割图。本发明结合了分频卷积残差块和分频最大上池化操作，防止提取到的高低频特征丢失，提高了模型的性能，同时利用裂缝图像的高低频特征，提高了网络对裂缝图像特征的提取能力，从而提升了裂缝分割的效果。

本发明授权一种基于多频网络的路面裂缝分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多频网络的路面裂缝分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建一个包含一个编码器和一个解码器的分频网络； S2、对路面裂缝图像X和路面裂缝标签图像Y进行预处理，并将图像分为训练集和测试集； S3、将步骤S2中预处理之后的训练集放入步骤S1中构建的分频网络中进行模型训练，然后提取路面裂缝图像高低频特征，根据提取到的高低频特征进行裂缝分割，最终得到训练模型； S4、将测试集图像输入到步骤S3中训练好的训练模型中，经过编码器的处理，提取到裂缝测试集图像的高低频特征； S5、将步骤S4中的高低频特征送入解码器，通过分频最大上池化操作充分利用提取到的裂缝高低频特征，逐步恢复图像细节，最终得到精确的裂缝分割图； 步骤S1中，所述的编码器由五个层层递进的分频卷积残差块和最大池化操作组成，每个分频卷积残差块中采用残差连接；所述的解码器由五个分频最大上池化和提取特征的分频卷积组成； 所述的分频卷积残差块使用分频卷积将特征图划分为高频组和低频组，两个或三个所述的高频组和低频组组成一个分频卷积残差块； 所述的分频卷积残差块将特征图划分为高频组和低频组后，使用BN和ReLU对每个组的特征图分别处理； 步骤S1中，若每个所述的分频卷积残差块为两层，那么所述的分频卷积残差块表示为： ； ； 其中，分别为输出的高低频特征图；分别表示输入的高低频特征图，、分别代表高频组和低频组的残差映射，、分别表示BN和ReLU操作；、分别表示高频组和低频组残差映射中和经过神经元时的权重；和、和的通道数必须相同，如果不相同，在进行快捷连接时执行线性投影；W为转换矩阵，在执行线性投影时使用，以改变特征图的通道数； 所述的残差映射的表达式如下： ； 式中，分别表示残差映射中X经过神经元时的权重，X表示路面裂缝图像； 步骤S1中，所述的分频卷积将特征图分为不同的组，所述的分频卷积将特征图按照通道进行划分，分别提取图像的高低频特征，分频卷积的表达式如下： ； ； 式中，分别表示从高频特征到高频特征和从低频特征到低频特征进行信息更新的普通卷积； 分别表示从低频特征到高频特征和从高频特征到低频特征进行信息交换的系列操作，所述的系列操作包括上采样、下采样和常规卷积； 步骤S1中，所述的最大池化操作能够充分利用编码器提取到的高低频特征，对于所述的分频最大上池化操作，只考虑位置p,q处的输出，其表达式如下： ； ； 式中，表示卷积操作的可训练参数；表示位置坐标；表示位置相邻，表示卷积操作的卷积核大小，表示上池化操作，其表达式为： 式中，表示最大池化索引，h、w分别表示特征图的高和宽。

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