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龙图腾网恭喜长沙城市发展集团有限公司申请的专利基于深度学习的路面结冰视觉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：CN119649195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510186286.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的路面结冰视觉检测方法是由何泽仪;江波;黄峥设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的路面结冰视觉检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的路面结冰视觉检测方法，该方法包括：步骤S1：获取不同状态下的路面图像，构成路面图像数据集；步骤S2：构建并训练改进Resnet‑18模型；构建特征提取模块，特征提取模块包括依次相连的平均池化层、卷积层、四个并行的空洞卷积层、第一特征融合模块、平均池化层和卷积层；使用特征提取模块将预训练Resnet‑18模型提取的浅层特征进行增强后，再融入到预训练Resnet‑18模型提取的深层特征中，从而得到改进Resnet‑18模型；步骤S3：使用改进Resnet‑18模型处理路面图像数据，以得到不同路面类别的概率。本发明具有检测精度、智能化程度高的优点。

本发明授权基于深度学习的路面结冰视觉检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的路面结冰视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取不同状态下的路面图像，构成路面图像数据集；步骤S2：获取预训练Resnet-18模型；构建特征提取模块，所述特征提取模块包括依次相连的平均池化层、卷积层、四个并行的空洞卷积层、第一特征融合模块、平均池化层和卷积层；所述四个并行的空洞卷积层包括：卷积核为128、扩张率为1的3×3卷积层，卷积核为128、扩张率为3的3×3卷积层，卷积核为128、扩张率为6的3×3卷积层，以及卷积核为128、扩张率为9的3×3卷积层；所述第一特征融合模块通过通道注意力机制对四个并行的空洞卷积层的输出进行加权融合；使用所述特征提取模块将所述预训练Resnet-18模型提取的浅层特征进行增强后，再通过跳跃连接与所述预训练Resnet-18模型提取的深层特征进行多尺度融合，从而得到改进Resnet-18模型；使用所述路面图像数据集对改进Resnet-18模型进行训练，并保存训练完成的改进Resnet-18模型；步骤S3：使用所述改进Resnet-18模型处理路面图像数据，以得到不同路面类别的概率，并根据概率最大值确定最终路面状态;所述步骤S2中，所述预训练Resnet-18模型包括依次连接的卷积层、最大池化层、多层卷积层以及第二特征融合模块；将所述预训练Resnet-18模型中最大池化层输出的浅层特征图输入所述特征提取模块进行特征增强，再将增强的特征输入所述预训练Resnet-18模型的第二特征融合模块与所述预训练Resnet-18模型最后一层卷积层输出的深层特征图进行特征融合，并提取融合后特征图的深层特征。

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