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龙图腾网恭喜深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利一种路面剥落状态评价方法、电子设备及存储介质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：CN119091261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411594894.1，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权一种路面剥落状态评价方法、电子设备及存储介质是由刘星;吕国林;庄蔚群;孟安鑫;安茹;李鋆元设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种路面剥落状态评价方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种路面剥落状态评价方法、电子设备及存储介质，属于路面病害检测技术领域。为了及时发现和修复路面损坏，本发明构建用于路面剥落识别的基础模型和强化模型；构建用于路面剥落识别的数学模型中基础模型和强化模型的输出层损失函数；构建用于路面剥落识别的数学模型中基础模型和强化模型的层间损失函数；利用数据集对用于路面剥落识别的数学模型进行训练，得到训练好的用于路面剥落识别的数学模型进行数字孪生建模，得到用于路面剥落识别的数字孪生模型；针对剥落区域几何特性、几何特征变化速度、材料与结构特性、荷载特性、环境条件、维护和历史记录、剩余服务寿命指标，进行路面剥落状态评价。本发明实现路面剥落的快速、准确识别。

本发明授权一种路面剥落状态评价方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种路面剥落状态评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.采用高清相机采集路面图像；S2.对步骤S1采集的路面图像，挑选出路面剥落以及横向裂缝、龟裂、车辙的图像，进行人工标注，构建用于路面剥落识别的数学模型的数据集；S3.构建用于路面剥落识别的数学模型，包括基础模型和强化模型；S4.构建用于路面剥落识别的数学模型中基础模型和强化模型的输出层损失函数；S4.1.构建基础模型A的损失函数并进行基础模型A的训练；S4.1.1.基础模型A的损失函数的计算公式为： 其中，La为基础模型A的损失函数，Na为基础模型A中数据样本总数，yia为第ia个样本的真实标签，pia为基础模型A预测第ia个样本为类别1的概率；将步骤S2得到的训练集输入到基础模型A中，通过误差反向传播算法，计算神经网络单元的权重和偏置，完成基础模型A的训练，得到训练完毕的基础模型A；S4.1.2.基础模型A对应的4个输出单元的节点输出值为a1、a2、a3、a4，将4个输出单元的节点输出值进行初始转换，得到输出值ai对应的概率值fai的计算公式为： 然后将4个输出单元的节点输出值进一步优化转换，得到输出值ai对应的增强概率值gai的计算公式为： 其中，G为增强系数，然后对每个节点对应的实际病害标注为hai；S4.1.3.采用gai以及步骤S2得到的训练集，结合误差链式求导法则，训练基础模型A，训练完毕后，得到基础模型A对应的4类病害的输出值，依次记为ja1，ja2，ja3，ja4；S4.2.构建强化模型B的损失函数并进行强化模型B的训练；S4.2.1.将步骤S2得到的训练集输入到强化模型B中，通过误差反向传播算法，计算神经网络单元的权重和偏置，完成强化模型B的训练，得到训练完毕的强化模型B；强化模型B的损失函数的计算公式为： 其中，Lb为强化模型B的损失函数；Nb为强化模型B中数据样本总数；yib为第ib个样本的真实标签，pib为强化模型B预测第ib个样本为类别1的概率；S4.2.2.强化模型B对应的4个输出单元的节点输出值为b1、b2、b3、b4，将4个输出单元的节点输出值进行初始转换，得到输出值bi对应的概率值fbi的计算公式为： 然后将4个输出单元的节点输出值进一步优化转换，得到输出值bi对应的增强概率值gbi的计算公式为： S4.2.3.采用gbi以及步骤S2得到的训练集，结合误差链式求导法则，训练强化模型B，训练完毕后，得到强化模型B对应的病害输出值为jbi，输出层的4个节点中，每个节点对应的实际病害标注为hbi，i＝1,2,3,4；S4.3.构建基础模型和强化模型的输出层损失函数；基于jbi和gai，构建强化模型B到基础模型A输出层之间的损失函数LBA，计算公式为： 基于fai和hai，构建输出值ai对应的概率值fai的基础模型A的损失函数LAA，计算公式为： 基于LBA和LAA，建立基础模型和强化模型的输出层损失函数LBAA，计算公式为：LBAA＝γBA·LBA+γAA·LAA其中，γBA为LBA的权重系数，γAA为LAA的权重系数；S5.构建用于路面剥落识别的数学模型中基础模型和强化模型的层间损失函数；S6.利用步骤S2得到的数据集对用于路面剥落识别的数学模型进行训练，得到训练好的用于路面剥落识别的数学模型；S7.基于步骤S6得到的训练好的用于路面剥落识别的数学模型进行数字孪生建模，得到用于路面剥落识别的数字孪生模型；S8.基于步骤S7得到的用于路面剥落识别的数字孪生模型，针对剥落区域几何特性、几何特征变化速度、材料与结构特性、荷载特性、环境条件、维护和历史记录、剩余服务寿命指标，进行路面剥落状态评价。

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