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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统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：CN117315261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202311454668.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统是由赵全满;刘朝晖;孟繁育;任瑞波;赵品晖;胡文军;张辉;户桂灵设计研发完成，并于2023-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统在说明书摘要公布了：本公开属于路面裂缝检测技术领域，提供了一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统，包括以下步骤：采集道路路面数据；构建由对称的编码器和解码器构成的UNet网络模型，将道路路面图像输入编码器中，利用不同扩张率的残差空洞卷积块及MobileOne高效卷积块进行特征提取输出高维特征层，将高维特征层输入解码器中经过相同层数的卷积及密集上采样操作将高维有效特征层还原成与输入图像大小、维度相一致的图像并输出。本公开可实现对于路面裂缝病害的高精度识别，并计算出裂缝病害的量化数值，解决了传统的路面裂缝检测方法需要大量人工参与和耗费大量时间，效率低下的问题。

本发明授权一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集道路路面数据； 构建UNet网络模型，所述UNet网络模型由对称的编码器和解码器构成，将采集的道路路面图像输入编码器中，利用不同扩张率的残差空洞卷积块及MobileOne高效卷积块进行特征提取，经过多层卷积及下采样操作输出高维特征层，将高维特征层输入解码器中经过相同层数的卷积及密集上采样操作，采用跳跃连接在编码器和解码器的同水平特征层之间建立直接连接，将编码器所得到的图像堆叠到解码器对应层的图像通道上，将高维有效特征层还原成与输入图像大小、维度相一致的图像并输出； 在每个卷积块后加入SE注意力机制，构建各个通道之间的依赖关系； 基于可变扩张率的残差空洞卷积及MobileOne高效卷积块构建路面裂缝病害识别分割网络模型，计算过程为：， 式中：Y1为输出特征图，C为空洞卷积操作，d为扩张率，M为MobileOne卷积，X为输入特征图； 将道路路面数据集及搭建好的所述UNet网络模型上传至服务器，进行模型的训练，并将迭代训练好的最优参数保存至本地； 使用训练好的所述UNet网络模型对新的路面图像进行裂缝病害分割，输出每个像素的分类结果； 还包括针对输出的每个像素的分类结果进行后处理，得到裂缝病害的量化数值，针对二值裂缝图像，计算裂缝长度、宽度、面积量化参数； 密集上采样卷积计算公式为： ，式中：Y为输出特征图，R为reshape操作，C为卷积操作，r为降维比例，Y3为输入特征图； 所述UNet网络模型在编码器与解码器之间引入Ladder-ASPP结构，将经过全局池化后的高维特征层与经过梯形空洞卷积模块后的高维特征层叠加实现特征融合，形成新的高维特征层，作为解码器的输入特征图。

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