원래 이름 기록: 北京长智云信息科技有限公司

本发明提供路面多类型裂缝智能分类与特征提取方法及系统，涉及路面检测技术领域，包括通过提取裂缝骨架并结合几何特征与纹理特征输入可变形卷积网络，动态调整特征提取的空间尺度；采用少样本学习策略学习元知识，基于马尔可夫决策过程建模类别演化模式；通过对比学习策略将多维特征向量与样本对投影到多层次特征空间，结合置信度评估网络完成分类。本发明能提高裂缝分类精度与处理效率，降低对样本数据的依赖性。

本发明提供基于深度学习的路面坑槽智能实时检测与风险评估方法，涉及深度学习技术领域，包括通过获取地理信息数据划分检测子区域，计算难度系数确定无人机数量和任务分配，基于深度学习算法生成最优航拍路径，采集图像后进行预处理和特征提取，采用改进的多视图立体匹配算法构建坑槽点云数据，进而生成坑槽损伤评估报告。本发明实现了路面坑槽的智能化、自动化检测与评估，提高了检测效率和准确性。