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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于注意力机制和特征整合的道路病害检测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：CN115578317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211093167.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于注意力机制和特征整合的道路病害检测方法是由于智;卜佳俊;谢安东;周春鹏;谷春斌设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制和特征整合的道路病害检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于注意力机制和特征整合的道路病害检测方法，包括：获取道路图片；对所述道路图片进行预处理；对所述预处理后的道路图片进行特征提取生成第一特征图集合；对所述第一特征图集合进行图片特征聚焦处理生成第二特征图集合；对所述第二特征图集合进行整合生成第三特征图集合；基于所述第三特征图集合和预定检测器生成检测结果。通过基于注意力机制和特征整合的道路病害检测方法的系统能够针对道路病害特征的特异性问题，充分利用图片信息，提取并混合病害特征，从而提升病害检测准确率。并且通过利用大量的道路图片不断的优化训练检测模型可以在有效的保证检测精准的同时极大地提高时效性。

本发明授权基于注意力机制和特征整合的道路病害检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和特征整合的道路病害检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取道路图片； 对所述道路图片进行预处理； 对所述预处理后的道路图片进行特征提取生成第一特征图集合； 对所述第一特征图集合进行图片特征聚焦处理生成第二特征图集合； 对所述第二特征图集合进行整合生成第三特征图集合； 基于所述第三特征图集合和预定检测器生成检测结果； 所述对所述第一特征图集合进行图片特征聚焦处理生成第二特征图集合包括： 通过通道注意力机制和空间注意力机制处理所述第一特征图集合以生成第二特征图集合； 其中，通道注意力机制使用SE注意力机制，空间注意力机制使用与SE共享多层感知器的空间注意力机制； 特征聚焦阶段使用通道注意力机制和空间注意力机制，得到聚焦了特征的特征图集合{F’}，为第二特征图集合，其中F’=； 对通道注意力模块，给定输入特征，其中C代表通道数，W代表特征图宽度，H代表特征图高度，通过最大池化和平均池化得到通道特征图；使用多层感知器和多层感知器对进行降维和升维来混合不同维度的语义信息并使用激活函数过滤冗余信息，得到；将相加，并使用sigmoid函数归一化，得到通道特征图；最终将输入特征F与通道特征图点乘，得到特征图U；表示公式如下： 其中表示对输入特征执行通道上的平均池化操作；表示对输入特征执行通道上的最大池化操作，是多层感知器的参数，是多层感知器的参数； 对于空间注意力模块，给定输入特征，其中C代表通道数，W代表特征图宽度，H代表特征图高度，通过与通道注意力模块共享的多层感知器对特征图进行降维，得到，其中r代表压缩倍数；通过大小为7的卷积核处理来融合不同位置的语义信息，并使用sigmoid函数归一化，得到空间特征图；最终将输入特征U与空间特征图点乘，得到特征图F’； 其中代表与通道注意力机制共享的多层感知器的参数，代表卷积核大小为7的卷积操作； 所述对所述第二特征图集合进行整合生成第三特征图集合包括： 通过金字塔卷积对所述第二特征图集合进行整合生成第三特征图集合； 第二特征图集合设计图片特征整合方法，记为{G}，将图片特征整合方法应用到第二特征图集合中的所有样本，得到整合后的图片特征图集合{F’’}，其中F’’=F’,i={1,2,…,c}，代表图片特征整合方法，i代表对应的编号。

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