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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标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：CN116597270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202310371571.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法是由焦洪赞;袁强强;苏鑫;王守星设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法，首先将待检测图像输入基于注意力机制集成学习网络中进行检测；本发明基于注意力机制集成学习网络，由并行设置的YOLOv5、YOLOv5_SE、YOLOv5_CA子网络组成；然后对YOLOv5、YOLOv5_SE、YOLOv5_CA子网络输出结果进行非极大值抑制处理，获得最终的损毁目标检测结果。本发明克服了目前道路损毁数据短缺的问题，实现道路日常维护与道路灾害响应两个任务的统一。同时，提高模型的泛化能力与鲁棒性，缓解了复杂多样的道路图像问题。

本发明授权基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将待检测图像输入基于注意力机制集成学习网络中进行检测；所述基于注意力机制集成学习网络，由并行设置的YOLOv5、YOLOv5_SE、YOLOv5_CA子网络组成；所述YOLOv5子网络，包括骨干网络和检测头两部分；所述骨干网络，包括五块下采样的特征提取块以及SPPF模块，第一特征提取块为卷积核大小为6、步长为2的卷积层；第二到五特征提取块均为卷积核大小为3、步长为2的卷积层和C3模块的组合，所述C3模块由若干串联的卷积以及跳跃连接组成；第五特征提取块后面设置有一层SPPF模块；所述检测头，包括多尺度特征聚合与检测，首先对骨干网络提取的三种特征图进行自上而下的特征融合，再进行自下而上的特征增强，最后对三种尺度的特征图进行检测；所述YOLOv5_SE子网络，包括骨干网络、SE注意力模块和检测头，其中骨干网络和检测头与所述YOLOv5网络一致；所述SE注意力模块，添加在骨干网络最后一层SPPF模块之前，用于突出通道维的重要特征并抑制通道维的冗余特征；所述SE注意力模块首先对输入特征图沿着通道维进行全局平均池化，之后经过全连接层及激活函数得到通道的加权值，最后与输入特征图相乘；所述YOLOv5_CA子网络，包括骨干网络、CA注意力模块和检测头，其中骨干网络和检测头和所述YOLOv5网络一致；所述CA注意力模块，添加在骨干网络最后一层SPPF模块之后，用于突出像素级的重要特征并抑制像素级的冗余特征；所述CA注意力模块首先对输入特征图分别沿着长、宽方向平均池化，拼接后经过卷积、批归一化与激活函数，之后分成长、宽方向的特征图，分别通过卷积与激活函数，最后对输入的特征图进行逐像素的加权处理；步骤2：对YOLOv5、YOLOv5_SE、YOLOv5_CA子网络输出结果进行非极大值抑制处理，获得最终的损毁目标检测结果。

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