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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于平均灰度梯度的道路病害圖像尺度匹配方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114596457B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210244888.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/75；該發(fā)明授權(quán)基于平均灰度梯度的道路病害圖像尺度匹配方法是由卜佳俊;王鑫瀟;于智;周春鵬;谷春斌;謝安東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于平均灰度梯度的道路病害圖像尺度匹配方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：一種基于平均灰度梯度的道路病害圖像尺度匹配方法，包括：通過(guò)實(shí)地采集等高參照灰度圖像數(shù)據(jù)樣本集合作為標(biāo)準(zhǔn)參照集合，計(jì)算其灰度梯度平均值；獲取同一段道路中的待恢復(fù)灰度圖像數(shù)據(jù)樣本集合，清洗樣本并計(jì)算其中每一張圖片的灰度梯度平均值；通過(guò)計(jì)算獲得待恢復(fù)集合中每一張圖片的病害面積恢復(fù)系數(shù)；利用實(shí)例分割算法，識(shí)別出待恢復(fù)集合中的病害區(qū)域信息，依據(jù)病害面積恢復(fù)系數(shù)對(duì)待恢復(fù)集合中的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行處理。本發(fā)明有助于對(duì)道路交通病害檢測(cè)的結(jié)果進(jìn)行后處理，減小實(shí)際進(jìn)行修復(fù)工作時(shí)需要攜帶補(bǔ)料的誤差，減輕工作人員工作量。

本發(fā)明授權(quán)基于平均灰度梯度的道路病害圖像尺度匹配方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于平均灰度梯度的道路病害圖像尺度匹配方法，其特征在于，包括以下步驟： S110，實(shí)地采集等高參照灰度圖像數(shù)據(jù)樣本集合{X}，計(jì)算{X}的灰度梯度平均值，標(biāo)注{X}中每一張圖像的病害信息； S120，獲取同一段道路中的其他待恢復(fù)灰度圖像數(shù)據(jù)樣本集合，進(jìn)行樣本清洗后的數(shù)據(jù)樣本集合記為{T}，拷貝{T}，記為{T′}；計(jì)算{T}中每一張圖像的灰度梯度平均值； S130，將{T}中每一張圖像的灰度梯度平均值與{X}的灰度梯度平均值作比較，獲得{T}中每一張圖像的病害面積恢復(fù)系數(shù)； S140，使用實(shí)例分割技術(shù)對(duì){T}進(jìn)行檢測(cè)，標(biāo)記道路病害信息；包括： S1401使用現(xiàn)有的實(shí)例分割算法，識(shí)別出{T}中的每一張數(shù)據(jù)樣本中的道路病害區(qū)域位置及其面積； S1402設(shè)T′i′有qi′個(gè)病害區(qū)域，記{T}中第i′張數(shù)據(jù)樣本的第k個(gè)病害區(qū)域的面積為s″i′,k，其中k∈{1,2…qi′}；記{T}中第i′張數(shù)據(jù)樣本的病害總面積集合記{T}中的數(shù)據(jù)樣本病害像素點(diǎn)總面積集合 S150，依據(jù){T}中每一張圖像的病害面積恢復(fù)系數(shù)，處理{T}中的每一張圖像的道路病害面積信息；包括： 對(duì)于{T}中的第i′張數(shù)據(jù)樣本的第k個(gè)病害區(qū)域，其真實(shí)的面積 因此通過(guò)公式計(jì)算，得出{T}中所有數(shù)據(jù)樣本的各個(gè)病害區(qū)域各個(gè)病害區(qū)域的真實(shí)病害面積集合

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