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龙图腾网获悉福建省高速公路科技创新研究院有限公司;福建省宁德高速公路有限公司申请的专利一种用于桥梁病害的基于视觉状态空间模型的神经网络优化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：CN121052293B 。

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：202511553121.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种用于桥梁病害的基于视觉状态空间模型的神经网络优化方法是由朱元锋;陈智威;苏中伟;甘宏;范惜民;黄文涵;黄涛;吴晨昊;吴少峰设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于桥梁病害的基于视觉状态空间模型的神经网络优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域，尤其为一种用于桥梁病害的基于视觉状态空间模型的神经网络优化方法，包括：构建含特征提取主干网络和任务适配头网络的神经网络，主干网络基于视觉状态空间模型对图像特征序列建模，以捕获局部细节与长距离全局依赖，任务适配头网络用于输出病害类别、置信度及位置；利用标准化数据集训练模型，通过评估神经元重要性、排序并裁剪冗余神经元完成动态优化；将待检测图像预处理后输入优化模型，经特征提取、多分支处理及非极大值抑制，输出精准病害识别结果。本发明提升病害特征提取精度，实现模型轻量化，适配多尺度病害检测，增强识别结果实用性，适用于桥梁病害智能检测场景。

本发明授权一种用于桥梁病害的基于视觉状态空间模型的神经网络优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于桥梁病害的基于视觉状态空间模型的神经网络优化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、构建基于视觉状态空间模型的神经网络；所述神经网络包括： 特征提取主干网络：其基于视觉状态空间模型构建，视觉状态空间模型通过状态方程和观测方程对输入的图像特征序列进行建模，以捕获图像中的局部细节信息和长距离全局依赖关系； 任务适配头网络：连接至特征提取主干网络的输出端，用于根据提取的特征输出与特定任务相关的信息；当特定任务为桥梁病害识别时，任务适配头网络被配置为用于输出病害的类别、置信度及位置信息； 步骤S2、模型训练与动态优化：利用与特定任务相关的标准化训练数据集对神经网络进行训练，并在训练过程中执行动态神经元裁剪，包括： 采用预设评估策略对神经网络模型中每个神经元进行评估，得到评估值集合，其中，神经网络模型包含有多个神经元，预设评估策略对应有目标排序策略，评估值集合中的每个评估值与对应的神经元建立映射关系； 在对每个神经元进行评估的次数达到预设次数阈值的情况下，得到多个神经元集合； 依据评估值集合和映射关系，采用目标排序策略对多个神经元集合中的所有神经元进行排序，得到排序结果； 基于排序结果，选取预设数量的目标神经元，得到目标神经元集合； 裁剪目标神经元集合中的每个目标神经元，并且在裁剪结束后，依据裁剪结果调整神经网络模型，得到优化后的目标神经网络模型，包括： 神经网络连接重构：在完成裁剪操作后，对神经网络模型中受裁剪影响的层进行连接重构，包括调整剩余神经元之间的连接权重，并通过权重重新分配算法补偿因裁剪造成的特征表示损失； 模型结构紧凑化处理：基于连接重构结果，对神经网络模型的整体结构进行优化，包括减少相关层的神经元数量，并合并冗余的网络分支，以生成结构紧凑的中间神经网络模型； 模型微调与性能恢复：使用训练数据集对得到的中间神经网络模型进行微调训练，通过反向传播算法更新剩余神经元的参数，以恢复模型的识别精度； 优化模型验证与输出：在微调训练结束后，利用验证数据集评估微调后模型的性能指标，当性能指标达到预设阈值时，将微调后的模型作为优化后的目标神经网络模型输出。

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