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龙图腾网获悉新唐信通(浙江)科技有限公司申请的专利一种基于车辆运动的路面缺陷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：CN116994053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310979780.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法是由刘君;李永;邹思思;李静林设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法，涉及道路工程领域，通过定义基础和组合道路缺陷，装备有传感器的汽车驶过这些缺陷，收集数据形成特征数据集。利用机器学习算法训练一个缺陷识别模型，实时分析汽车行驶过程中的数据，识别出道路缺陷类型。模型部署在云端，定期对道路图像进行分析，对新出现的缺陷进行增量学习式重新训练，以提高模型的精度和适应性。同时，对识别的道路缺陷进行分类和优先级排序，有助于维护方针对性地修补道路。本发明最大化地利用了基础和组合道路缺陷，可以识别出各种可能出现的道路缺陷，包括一些新出现的缺陷，有利于提高道路的安全性，提升驾驶体验，并有助于更有效地使用公共资源进行道路修补。

本发明授权一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车辆运动的路面缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：定义一组基础道路缺陷，将这些基础道路缺陷进行随机拆分组合，形成多个组合道路缺陷；在得到所述组合道路缺陷后结合历史道路图片判断各组合道路缺陷在实际道路中的出现频率，并优先选择出现频率较高的组合道路缺陷作为训练用组合道路缺陷； S2：使用一辆装备有各类传感器的汽车，对每一种基础道路缺陷和组合道路缺陷驶过，记录传感器数据并标注对应的缺陷类型，形成特征数据集； S3：应用一种或多种机器学习算法，利用S2步骤得到的特征数据集训练一个缺陷识别模型，所述缺陷识别模型用于接收汽车行驶过程中传感器的实时数据并输出对应的道路缺陷类型； S4：将缺陷识别模型部署至云端服务器，通过车载通信系统将车辆行驶过程中的传感器数据实时传输至云端服务器，云端服务器利用缺陷识别模型实时分析并输出缺陷类型以及对应识别的时间； 其中，每隔一段时间，在云端服务器上，根据识别出缺陷的时间，调取对应时间的车辆上的摄像头上拍摄的道路图像，若对应的道路图像上的缺陷非S1中已经获取的基础道路缺陷或组合道路缺陷，则将其纳入S2中的数据集进行增量学习式重新训练缺陷识别模型；在实时识别与增量学习过程中，缺陷识别模型以所述传感器数据为输入进行缺陷识别，车载摄像头拍摄的道路图像仅在识别出缺陷后用于对缺陷类型进行视觉验证并驱动特征数据集的增量更新； S5：每隔一段预定的时间，将缺陷识别模型预测的道路缺陷进行分类和修补优先级排序。

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