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龙图腾网获悉深圳市锐明像素科技有限公司申请的专利基于深度学习的人行道损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品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：CN121170277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511720207.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度学习的人行道损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品是由王鹏;刘加美;徐垚凡;张凯设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的人行道损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的人行道损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品。该方法通过训练完成的检测模型实现，模型颈部网络引入DS‑HAF模块，进行多尺度特征融合、通道‑空间联合注意力增强及双向残差引导的深浅层特征动态强化融合，从而优化细节与语义表达的协同效果，有效抑制复杂背景干扰。检测网络引入MAGRDet检测头，通过MAGR模块实现多分支特征提取与对齐融合，并通过通道‑空间级联注意力调制融合结果，提升对细小目标、低对比度目标及遮挡裂缝目标的检测能力。同时，骨干网络中引入MDPAR模块，以实现高效且鲁棒的跨尺度特征提取，保持低计算开销的同时提升模型对多尺度人行道裂缝与破损的感知能力和抗干扰性能。

本发明授权基于深度学习的人行道损坏检测方法、装置、电子设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人行道损坏检测方法，其特征在于，包括： 基于预先训练完成的人行道损坏检测模型的骨干网络对待检测图像进行特征提取，得到图像特征；所述待检测图像包括人行道； 基于所述人行道损坏检测模型的颈部网络对所述图像特征进行融合，得到目标融合特征； 基于所述人行道损坏检测模型的检测网络对所述目标融合特征进行检测，得到所述待检测图像中人行道损坏的检测结果； 其中，所述颈部网络包括DS-HAF模块，所述DS-HAF模块包括第一卷积层、第一拼接层、SCSA子模块、分割层、基于双向残差的引导融合结构；针对输入所述DS-HAF模块不同尺度的第一输入特征和第二输入特征： 基于所述第一卷积层对所述第一输入特征进行通道调整，得到通道与所述第二输入特征对齐的第一卷积特征； 通过所述第一拼接层将所述第一卷积特征与所述第二输入特征进行拼接，得到第一拼接特征； 通过所述SCSA子模块对所述第一拼接特征执行基于多尺度的通道-空间联合注意力操作，得到联合增强特征； 通过所述分割层将所述联合增强特征分割为第一分割特征和第二分割特征； 基于所述双向残差的引导融合结构对所述第一分割特征和所述第二分割特征执行深层特征与浅层特征的动态强化融合操作，得到所述第一输入特征和所述第二输入特征对应的融合输出特征。

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