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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路面坑槽检测方法、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：CN121354063B 。

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：202511917247.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于深度学习的路面坑槽检测方法、装置、电子设备及程序产品是由王鹏;刘加美;王鹏飞;张凯;蔡达识设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的路面坑槽检测方法、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路面坑槽检测方法、装置、电子设备及程序产品。该检测方法基于训练好的路面坑槽检测模型实现。该模型在颈部网络引入MSEA模块，能够联合建模多尺度空间结构与通道依赖关系，提升模型对真实坑槽判别的鲁棒性。同时，骨干网络中设置的LG‑FEAF模块，可构建高效且鲁棒的跨尺度特征建模机制，增强模型对多尺度和边界模糊坑槽的检测能力。此外，检测网络还采用了MFAFDet，针对传统检测网络在多尺度特征融合和特征对齐能力不足的问题，巧妙地融合了多尺度特征提取、通道注意力、空间注意力和残差连接，以提高对路面坑槽的识别能力。

本发明授权基于深度学习的路面坑槽检测方法、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路面坑槽检测方法，其特征在于，包括： 基于预先训练完成的路面坑槽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道路； 基于所述路面坑槽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； 基于所述路面坑槽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路面坑槽的检测结果； 其中，所述颈部网络设置有MSEA模块，所述MSEA模块包括多尺度卷积结构、CAB分支、SAB分支、混合加权层以及第一拼接层；针对输入所述MSEA模块的第一输入特征： 通过所述多尺度卷积结构对所述第一输入特征执行多尺度特征提取与自适应融合，得到第一多尺度融合特征； 通过所述CAB分支处理所述第一多尺度融合特征，得到对应的目标通道权重； 通过所述SAB分支处理所述第一多尺度融合特征，得到对应的目标空间权重； 在所述混合加权层通过所述目标通道权重和所述目标空间权重对所述多尺度融合进行混合加权，得到混合增强特征； 在所述第一拼接层将所述混合增强特征与所述第一输入特征进行拼接，得到所述第一输入特征对应的第一输出特征。

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