摘要：国家知识产权局信息显示，河南省高远公路养护技术有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的粗集料深度图像分割方法”的专利，公开号 CN 119379723 A，申请日期为2024年10月。

金融界2025年1月31日消息，国家知识产权局信息显示，河南省高远公路养护技术有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的粗集料深度图像分割方法”的专利，公开号 CN 119379723 A，申请日期为2024年10月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于深度学习的粗集料深度图像分割方法，基于U‑Net网络改进并建立RD U‑Net卷积神经网络，以U‑Net作为Backbone，采用Dense Block模块取代U‑Net网络中卷积层的连续两个3×3卷积，采用基于残差结构的Res Block的连接模块取代四个跳跃连接，将所有3×3卷积替换为非对称卷积；将集料深度图像集作为训练集，将标注的掩膜图像集作为标签集对卷积神经网络进行训练，将训练好的模型作为集料深度图像分割模型。本发明可以更加准确的对粗集料的复杂边缘进行识别分割，并且能够解决将多个集料分割的一个问题，同时在三种性能指标上本发明的表现性最佳，证明了该模型的优越性。

天眼查资料显示，河南省高远公路养护技术有限公司，成立于1998年，位于新乡市，是一家以从事土木工程建筑业为主的企业。企业注册资本5045万人民币，实缴资本5045万人民币。通过天眼查大数据分析，河南省高远公路养护技术有限公司共对外投资了10家企业，参与招投标项目372次，知识产权方面有商标信息33条，专利信息143条，此外企业还拥有行政许可13个。

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