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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种探地雷达图像病害检测方法、系统及电子设备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：CN121686253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610199109.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种探地雷达图像病害检测方法、系统及电子设备是由于新;邱昊宇;李荻;张锦;陈瑞康;彭曜为;刘威震;冯羽扬设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种探地雷达图像病害检测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种探地雷达图像病害检测方法、系统及电子设备，属于计算机视觉与道路病害检测技术领域。方法包括：获取并预处理GPR图像；构建病害检测模型，该模型包括多尺度垂直水平条带卷积模块、自适应门控路由模块和双向注意力融合模块，分别用于提取方向性特征、动态融合多尺度特征及自适应融合方向特征；训练并利用模型进行病害识别定位。本发明通过条带卷积降低计算复杂度，通过门控与注意力机制实现自适应特征融合，显著提升了GPR图像中多尺度、方向性病害目标的检测精度与效率。

本发明授权一种探地雷达图像病害检测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种探地雷达图像病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取探地雷达图像数据并进行预处理； S2.构建病害检测模型，所述病害检测模型包括多尺度垂直条带卷积模块、多尺度水平条带卷积模块、自适应门控路由模块和双向注意力融合模块； 其中，利用所述多尺度垂直条带卷积模块提取纵向特征，所述多尺度垂直条带卷积模块采用至少三个不同尺度的垂直方向一维条带卷积核并行提取多尺度纵向特征，所述垂直方向一维条带卷积核的形状为k,1，k为尺度参数； 利用所述多尺度水平条带卷积模块提取横向特征，所述多尺度水平条带卷积模块采用至少三个不同尺度的水平方向一维条带卷积核并行提取多尺度横向特征，所述水平方向一维条带卷积核的形状为1,k，k为尺度参数； 利用所述自适应门控路由模块分别对垂直方向内的多尺度特征和水平方向内的多尺度特征进行动态加权融合，生成融合后的纵向特征和融合后的横向特征；所述自适应门控路由模块执行以下步骤： 将同一方向内的多尺度分支的输出特征堆叠为特征张量； 对堆叠后的特征进行全局平均池化，得到通道级描述向量； 通过两层1×1卷积生成各分支的权重分数； 使用带温度参数的Softmax函数对权重分数进行归一化，得到各分支的融合权重； 根据所述融合权重对多尺度特征进行加权求和，得到融合后的该方向特征； 利用所述双向注意力融合模块对所述融合后的纵向特征与所述融合后的横向特征进行自适应加权融合，生成最终融合特征；所述双向注意力融合模块执行以下步骤： 将融合后的纵向特征与融合后的横向特征沿通道维度拼接； 对拼接后的特征进行全局平均池化，并通过两层卷积网络生成两个权重值； 使用Softmax函数对权重值进行归一化，得到纵向特征与横向特征的融合权重； 根据所述融合权重对纵向特征与横向特征进行加权融合，得到所述最终融合特征； S3.使用预处理后的数据训练所述病害检测模型； S4.利用训练好的模型对待检测的探地雷达图像进行病害识别与定位。

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