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龙图腾网获悉筑升科技有限公司申请的专利一种基于机器识别的道路质量自动化智能检测方法及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：CN121147870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511314965.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于机器识别的道路质量自动化智能检测方法及系统是由彭冬;姚红军;陈峰;周炜;胡翔设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器识别的道路质量自动化智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器识别的道路质量自动化智能检测方法及系统，涉及道路检测技术领域，该检测方法步骤包括，根据捕捉的道路表面原始图像，执行灰度归一化操作后，构建标准图像矩阵；执行方向性灰度差值计算后，构建异常响应矩阵，利用八邻域连通性判定法，筛选出候选连通区域，对各候选连通区域的区域面积进行比对分析，筛选出异常裂缝区域，并构建裂缝区域特征数据；结合反正切函数，分析各裂缝连通区域的表面结构响应程度，确定各裂缝连通区域的结构响应系数，结合提取的各裂缝连通区域中各候选像素点的异常纹理响应值，确定路面异常强度指数；判断当前道面结构是否存在异常，并发出相应等级质量检测结果。

本发明授权一种基于机器识别的道路质量自动化智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器识别的道路质量自动化智能检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、根据固定于道路巡检车辆前端支架上的摄像模组捕捉的道路表面原始图像，确定图像特征数据信息，执行灰度归一化操作后，构建标准图像矩阵； S2、对标准图像矩阵执行方向性灰度差值计算，并结合裂缝预判响应函数，构建异常响应矩阵，利用八邻域连通性判定法，筛选出候选连通区域，对各候选连通区域的区域面积进行比对分析，筛选出异常裂缝区域，并构建裂缝区域特征数据；S2具体步骤包括： S21、对标准图像矩阵执行方向性灰度差值计算，分别沿x轴与y轴对图像进行一阶导数操作，提取横向灰度变化率与纵向灰度变化率，具体提取过程包括： 以各像素点为中心，选取对应像素点周围3×3的像素矩阵作为对应局部像素区域，通过Sobel算子提取对应像素点在横向与纵向的梯度响应，分别确定各像素点的横向灰度变化率与纵向灰度变化率； 各像素点的横向灰度变化率及纵向灰度变化率通过以下计算公式获取： ； 式中，与分别表示相应像素点的横向灰度变化率与纵向灰度变化率； S22、基于提取的横向灰度变化率与纵向灰度变化率，并结合裂缝预判响应函数，经无量纲处理后，对各像素点的灰度梯度变化幅度进行分析，构建异常响应矩阵，具体为：；式中，表示异常响应矩阵，与分别表示相应像素点的横向灰度变化率与纵向灰度变化率，其中，异常响应矩阵包括相应像素点的异常纹理响应值； S3、基于裂缝区域特征数据，并结合反正切函数，分析各裂缝连通区域的表面结构响应程度，确定各裂缝连通区域的结构响应系数，结合提取的各裂缝连通区域中各候选像素点的异常纹理响应值，确定路面异常强度指数；S3具体步骤包括： S31、根据各裂缝连通区域的边界轮廓，并结合裂缝区域特征数据，提取各裂缝连通区域中边界轮廓的最上边缘、最下边缘、最左边缘及最右边缘的候选像素点坐标位置，经垂直与水平方向上的重心位移差计算后，分别获取各裂缝连通区域的垂直重心位移差及水平重心位移差； S32、将各裂缝连通区域的垂直重心位移差与水平重心位移差、区域面积及主轴长度相关联，结合反正切函数，分析各裂缝连通区域的表面结构响应程度，确定各裂缝连通区域的结构响应系数，具体为：；式中，表示相应裂缝连通区域的结构响应系数，及分别表示相应裂缝连通区域的水平重心位移差与垂直重心位移差，及分别表示相应裂缝连通区域的区域面积及主轴长度，表示正反切函数； S4、将路面异常强度指数与预设的异常强度阈值进行比对分析，判断当前道面结构是否存在异常，并发出相应等级质量检测结果。

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