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一种基于深度学习的道路病害检测方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2024108259200
专利号
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专利信息
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| 专利号 | 2024108259200 | 专利名称 | 一种基于深度学习的道路病害检测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T 7/00 (2017.01),G06V 20/17 (2022.01),G06V 20/10 (2022.01),G06V 10/25 (2022.01),G06V 10/44 (2022.01),G06V 10/80 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06N 3/045 (2 |
| 申请人 | 广东工业大学 | 申请地址 | 广东省广州市东风东路729号 |
| 发明人 | 谢国波,林松泽,梁立辉,苏庆,林志毅,黄剑锋,陈浩畅,刘伟松 | 申请日期 | 2024-06-25 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-08-14 12:06:28 |
| 专利摘要 | 本发明公开的属于道路病害检测技术领域，具体为一种基于深度学习的道路病害检测方法，包括利用RDDA算法进行检测的步骤，具体如下：道路病害数据集构建、构建图像特征提取模块、设计深度可分离无参注意力机制卷积模块、提取特征图深层特征、设计空间金字塔自适应池化融合模块、使用FPN模块进行特征融合、设计NWD‑EIoU损失函数、使用Head检测头检测、模型的训练和验证、将模型进行应用，本发明有效的解决了当前道路病害检测算法参数量大、小目标病害检测精度不足、复杂背景下道路病害检测效果差的问题，从而使得本发明的算法参数量更低，能够适合边缘设备的部署，满足道路病害检测的轻量化和实时性需求。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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