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龙图腾网获悉长沙理工大学;河海大学申请的专利基于分级机制与数据增强的路面裂缝病害优化识别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：CN121053127B 。

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：202511588679.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于分级机制与数据增强的路面裂缝病害优化识别方法是由于新;朱浩然;李荻;李灿;王新辉;李振宇;孙世恒;董晨;陈晨;刘威震设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分级机制与数据增强的路面裂缝病害优化识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于分级机制与数据增强的路面裂缝病害优化识别方法，引入裂缝严重程度的分级机制，有效提升轻度裂缝的检测精度，同时将病害检测划分为不同等级，为后续的取芯验证和工程决策提供了更加清晰的技术依据；在分级基础上进一步引入多样化的数据增强策略，通过翻转、裁剪、亮度调整、饱和度调整和锐化处理数据扩展方式丰富训练数据集，显著提升模型对复杂裂缝病害的鲁棒性和检测能力，有效提高三维探地雷达数据处理中路面结构内部裂缝病害的识别效率和准确性。

本发明授权基于分级机制与数据增强的路面裂缝病害优化识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分级机制与数据增强的路面裂缝病害优化识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，基于三维探地雷达获取路面结构内部裂缝病害数据集； 步骤S2，对路面结构内部裂缝病害数据集进行标注预处理； 步骤S3，基于RTDETR-L模型网络结构对裂缝病害数据训练并选择分级阈值，以识别裂缝的数据并进行明显程度分类； 步骤S4，对分类后的数据集中样本数少于预设阈值的数据内容进行数据增强； 步骤S5，通过将置信度阈值分级与数据增强方法相结合，实施联合优化策略，进行实验评估； 所述步骤S3中，在所述RTDETR-L模型网络结构中： 使用主干网络提取特征，利用深度可分离卷积和多尺度特征融合增强检测能力后通过解码器输出高精度目标检测结果； 在基于RTDETR-L模型网络结构中进行置信度阈值的分级，通过对每个预测框输出一个类别置信度值以及对应的边界框回归值，并生成置信度； 所述通过对每个预测框输出一个类别置信度值以及对应的边界框回归值，并生成置信度具体包括： 在目标检测任务中，置信度包括类别置信度和边界框置信度，在RTDETR-L模型中，置信度基于每个预测框的类别和坐标回归结果计算，包括类别置信度和边界框置信度，其中，类别置信度Pclass表示模型对目标属于某一类别的信心，边界框置信度Pbbox表示模型对预测的边界框定位的精确度； 置信度计算公式下所示：， 基于经验值设立检测框的置信度值分级值，将低于该分级值所对应的裂缝即为不明显裂缝，将高于该分级值所对应的裂缝极即为明显裂缝。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长沙理工大学;河海大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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