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龙图腾网恭喜江苏科技大学申请的专利基于多神经网络结合的路面多特征病害检测方法及装置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：CN114049560B 。

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：202111410199.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多神经网络结合的路面多特征病害检测方法及装置是由赵新旭;刘卫康;王家晨;张鸿鑫;张博熠;刘庆华设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多神经网络结合的路面多特征病害检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多神经网络结合的路面多特征病害检测方法，包括：通过训练生成对抗网络生成路面病害图片，扩大数据集来训练路面病害检测模型；使用训完最优的路面病害检测模型载入系统板中进行路面病害检测；将路面检测信息通过MQTT发送到监测信息平台；最后用户通过平台查阅相关路面信息。本发明不需要浪费大量时间与人力去采集标注数据集，能够快速检测路面的多特征病害，建立了监测平台，让用户能够随时随地去查看路面信息。

本发明授权基于多神经网络结合的路面多特征病害检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多神经网络结合的路面多特征病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用车载摄像头获取各种路面病害的图片；2搭建生成对抗网络模型与路面病害检测模型；3训练生成对抗网络模型，将路面病害图片分类型分批次送入生成对抗网络模型中训练，并调整超参数γ，生成质量多样性不同的多个数据集；4训练路面病害检测模型，将真实路面病害图片与生成的图片构成数据集，输入路面病害检测模型中进行训练，对特征图进行检测并得到默认框，计算后进行非极大值抑制筛选，判定路面的病害；5将路面病害数据返回至路面信息监测平台；所述生成对抗网络模型，包含编码器、生成器和判别器；其中编码器为VAE变分自编码器的编码器模块，将真实路面病害图片输入编码器之后获得真实图片所服从的均值与方差，再根据正态分布进行随机采样，得到隐变量值，用隐变量代替原有生成对抗网络输入的随机噪声输入生成器，再与真实路面病害图片一起送入判别器，其中生成器与判别器为BEGAN网络的生成器与判别器，判别器、生成器、训练时第t步损失函数公式如下所示：其中生成器的损失函数为：LG＝LGzG，判别器的损失函数为：LD＝LX-ktGzD，训练时，第t步的损失函数为：kt+1＝kt+λkγLx-LGzG，利用超参量γ在生成图像的质量与多样性之间做优取，优取方法按照对路面病害模型训练效果判别；所述路面病害检测模型是改进的SSD模型；在Conv7、Conv8、Conv9、Conv10、Conv11中间引入注意力机制，选取的注意力模块为SE-NET。

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