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龙图腾网恭喜四川能投建工集团有限公司申请的专利基于多源数据分析的沥青路面离析智能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：CN119478642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510052848.7，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权基于多源数据分析的沥青路面离析智能检测方法是由李鸣;张俊杰;韩建超;陈世伟;何知棋设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据分析的沥青路面离析智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于多源数据分析的沥青路面离析智能检测方法，涉及道路工程检测技术领域，包括：确定待检测路段，获取待检测路段的多源数据；对多源数据进行预处理；构建双分支神经网络检测模型，包括第一分支检测模型和第二分支检测模型，将预处理后的光学数据和激光点云数据输入预训练的第一分支检测模型，得到级配离析分布结果；将预处理后的热成像数据输入预训练的第二分支检测模型，得到温度离析分布结果；对级配离析分布结果和温度离析分布结果进行联合分析，生成综合离析指数；根据综合离析指数，输出检测结果。本发明能实现对沥青路面离析程度的全面、精准、自动化检测，为路面质量评价和养护提供科学依据。

本发明授权基于多源数据分析的沥青路面离析智能检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据分析的沥青路面离析智能检测方法，其特征在于，包括：S1、确定待检测路段，获取待检测路段的多源数据，包括通过多光谱传感器获取的光学数据、通过激光雷达采集的激光点云数据以及通过红外传感器获取的热成像数据；S2、对多源数据进行预处理，包括：对光学数据进行特征提取，获得反映路面表层粗细料分布特征的表面颗粒信息；对激光点云数据进行筛选和质量评估，排除异常点和不完整点群，并根据点云之间的密度和深度分布特征，提取点云质量信息；对热成像数据进行校正，获得路面温度场分布信息；S3、构建双分支神经网络检测模型，包括第一分支检测模型和第二分支检测模型，并对双分支神经网络检测模型进行预训练，将预处理后的光学数据和激光点云数据输入预训练的第一分支检测模型，得到级配离析分布结果；将预处理后的热成像数据输入预训练的第二分支检测模型，得到温度离析分布结果；第一分支检测模型包括：输入层，接收预处理后的光学数据和激光点云数据，并将光学数据和激光点云数据分别送入两个独立的处理通道；光学处理通道，包括：多级卷积网络层，用于对光学数据进行逐级特征提取；残差连接，用于在卷积层之间保留多尺度信息；注意力模块，与最后一层卷积层级配合使用；一组全连接层，用于在通道内部对提取后的特征进行变换与编码；点云处理通道，包括：多层感知机模块，对输入的点云数据进行初步映射；图神经网络层，以局部区域的点为节点，以质量信息为节点特征，基于点与点之间的连接关系进行特征更新；全局池化层，对图级特征进行合并；一组全连接层，对合并后的特征进行最终变换；多模态融合层，将光学处理通道与点云处理通道输出的特征进行多层非线性融合；输出层，采用Softmax分类器输出级配离析分类信息及分类概率分布；第二分支检测模型包括：输入层，接收预处理后的热成像数据，并将热成像数据在空间维度上划分为Nx个局部区域，以序列形式将每个局部区域的热成像数据输入后续网络；时空特征提取模块，包括：至少两层3D卷积层，对热成像数据在空间和时间维度进行特征表示；残差连接，以保留多尺度时空信息；局部池化层，对提取到的特征进行聚合；多尺度注意力模块，在获取的特征上设置若干个不同尺度的通道注意力，并包含可学习的权重门控机制，对特征进行注意力权重分配；动态分析层，采用LSTM网络，对多尺度注意力模块输出的特征进行同序列帧处理，并对时序输出进行组合；输出层，采用若干全连接层，对动态分析层的输出进行多级别判断，生成热成像数据的温度离析分布结果；S4、对级配离析分布结果和温度离析分布结果进行联合分析，生成用于表征沥青路面离析程度的综合离析指数；S5、根据综合离析指数，输出检测结果，包括待检测路段的沥青路面整体离析情况和局部检测报告。

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