中化学交通建设集团等申请基于深度学习的路面裂缝图像分割方法及系统专利，以智能化方式确定裂缝属性信息进行等级评估

金融界2025年5月24日消息，国家知识产权局信息显示，中化学交通建设集团有限公司;东华理工大学;江西省交通工程质量监督站试验检测中心;江西省交通建设工程质量安全保障中心申请一项名为“基于深度学习的路面裂缝图像分割方法及系统”的专利，公开号CN120031889A，申请日期为2025年01月。

专利摘要显示，本申请公开了一种基于深度学习的路面裂缝图像分割方法及系统，其能够通过摄像头采集路面裂缝图像，并在后端引入基于人工智能和深度学习的图像处理和语义分割算法来对该路面裂缝图像进行分析，以此来捕获到路面裂缝图像中关于路面裂缝的浅层形状特征和深层语义特征，并基于这两者特征之间的特征交互选择信息来进行路面裂缝图像语义分割，从而确定裂缝长度、裂缝宽度和裂缝面积，并基于这些裂缝属性信息来进行裂缝严重程度的等级评估。这样，能够通过利用深度学习语义分割算法来对路面裂缝图像进行语义分割和裂缝检测，从而以更为智能化的方式来确定裂缝的属性信息，以便进行裂缝严重程度的等级评估，为城市道路维护提供科学化依据。

本文源自金融界