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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于时序影像与环境因素的道路裂缝发展预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：CN121480892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610023780.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于时序影像与环境因素的道路裂缝发展预测方法及系统是由肖博文;孟庆祥设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序影像与环境因素的道路裂缝发展预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时序影像与环境因素的道路裂缝发展预测方法及系统，属于道路养护监测与智能交通技术领域。该方法包括：获取预测路段的道路裂缝多时序影像以及对应时间段内的交通荷载、环境气候及路面材料等多源势能场环境量；基于所述影像与环境量计算得到综合特征向量；依据所述综合特征向量构建裂缝演化势能场，将所述势能场特征映射为动态异构图结构；通过势能驱动的动态异构图架构搜索模型PE‑DHGAS对该结构进行自适应学习与时序建模，输出道路裂缝发展预测信息以及图像。本发明不仅能够提高道路裂缝演化趋势预测的精度与稳定性，还可将预测结果用于风险评估与养护决策，为道路养护部门提供科学、前瞻性的支持。

本发明授权基于时序影像与环境因素的道路裂缝发展预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序影像与环境因素的道路裂缝发展预测方法，其特征在于，包括： 获取预测路段的道路裂缝时序影像； 获取与所述道路裂缝时序影像对应时间段内的多源势能场环境量，所述环境量包括交通荷载信息、环境-气候因素和路面材料因素中的至少一种； 基于所述道路裂缝时序影像与所述环境量确定综合特征向量，所述综合特征向量是至少一个目标特征在所述环境量下的综合特征向量；所述目标特征包括表征道路损害的裂缝边缘特征和分支特征； 依据所述综合特征向量构建表征裂缝区域能量分布与潜在扩展方向的裂缝演化势能场，构建所述势能场包括：基于综合特征向量中的裂缝形态变化率、灰度梯度变化量、交通荷载强度和环境气候波动特征，计算裂缝像素点在空间上的能量梯度分布；依据所述能量梯度分布建立裂缝区域的势能函数，表征裂缝区域的能量积累程度与扩展驱动力；所述势能场的势能值由下式确定： 其中，表示裂缝时序影像的灰度变化率，表示环境量的动态响应特征，和为可调节的权重系数；通过对所述势能值在时间维度上的变化进行建模，形成表征能量演化趋势的势能时序图； 并将该势能场映射为动态异构图结构，形成包含多类型节点与多关系边的势能时序图，所述势能场映射为动态异构图结构包括：将所述势能场中的像素区域或网格单元映射为节点，将势能梯度方向映射为节点间的有向边，并将不同来源的环境量特征映射为异构节点或边属性，从而形成包含多类型节点与多关系边的势能时序图结构； 将所述动态异构图结构输入至所述势能场驱动的动态异构图架构搜索模型，通过自动结构搜索实现对所述势能场时序特征与异构交互关系的联合建模，输出道路裂缝发展预测图像，所述预测图像表征裂缝的扩展方向、增长速率及潜在合并区域； 其中，所述势能场驱动的动态异构图架构搜索模型包括：用于提取势能场空间分布特征的第一子网络，以及用于建模势能场时序变化规律的第二子网络；所述第一子网络通过图卷积或注意力机制捕获不同节点间的空间能量关联，所述第二子网络通过时间卷积或循环单元学习势能随时间变化的动态依赖关系； 所述自动结构搜索包括： 构建用于描述模型拓扑的定位空间和用于描述注意力参数的参数化空间，并采用多阶段可微搜索算法在所述空间中优化模型结构；其中，在第一阶段确定注意力模块的设置位置，在第二阶段优化注意力权重的参数组合，以实现对势能场时序特征与异构交互关系的联合建模。

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