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龙图腾网恭喜民航成都电子技术有限责任公司;中国民用航空总局第二研究所申请的专利一种机场道面病害检测方法和系统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：CN114240903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111566589.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种机场道面病害检测方法和系统是由张平;张力波;邵黎明;甄军平;代稳;李佳明;曹铁;任军;张轩;陈徐林设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机场道面病害检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种机场道面病害检测方法，包括：得到训练好的YOLOv5目标检测模型和DDRNet语义分割模型；基于推理优化器对训练好的YOLOv5和DDRNet进行优化；将优化后的YOLOv5和DDRNet以及图像加速解码器部署在可移动巡检本体上；控制可移动巡检本体按照预设行驶路径行驶，并控制图像采集装置采集图像；图像加速解码器实时获取采集的图像并进行解码；优化后的YOLOv5对解码后的图像进行检测，得到第一检测结果；优化后的DDRNet基于第一检测结果对存在病害的图像区域进行轮廓信息提取，得到第二检测结果。本发明还提供了一种机场道面病害检测系统。本发明能够在巡检过程中实时得到检测结果。

本发明授权一种机场道面病害检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种机场道面病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100，分别搭建YOLOv5目标检测模型和DDRNet语义分割模型并设置超参数训练，得到训练好的YOLOv5目标检测模型和DDRNet语义分割模型；S200，基于预设的推理优化器对训练好的YOLOv5目标检测模型和DDRNet语义分割模型进行优化，以提高模型的推理速度；S300，将优化后的YOLOv5目标检测模型和DDRNet语义分割模型以及图像加速解码器部署在可移动巡检本体的图像检测装置上；所述可移动巡检本体上还设置有图像采集装置；S400，控制可移动巡检本体按照预设行驶路径行驶，并控制图像采集装置采集机场道面图像；S500，图像加速解码器实时获取采集的机场道面图像并进行解码，并将解码后的图像发送给优化后的YOLOv5目标检测模型；S600，利用优化后的YOLOv5目标检测模型对解码后的图像进行检测，得到第一检测结果，所述第一检测结果包括病害类型和病害位置；S700，利用优化后的DDRNet语义分割模型基于第一检测结果对存在病害的图像区域进行轮廓信息提取，得到第二检测结果，第二检测结果包括病害轮廓信息。

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