- 专利标题： 路面破损检测神经网络训练方法及路面破损检测神经网络
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申请号： CN202310124903.X申请日： 2023-02-03
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公开(公告)号： CN116416212B公开(公告)日： 2023-12-08
- 发明人: 张艳红 , 任国光 , 侯芸 , 姜宏维 , 石国栋 , 姜涛 , 仝鑫隆 , 王志 , 董元帅 , 李宇轩 , 孙天成 , 周晶
- 申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司 , 中部高速公路管理(山西)有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区西三环紫竹桥昌运宫17号市政大厦8层
- 专利权人： 中国公路工程咨询集团有限公司,中咨公路养护检测技术有限公司,中部高速公路管理(山西)有限公司
- 当前专利权人： 中国公路工程咨询集团有限公司,中咨公路养护检测技术有限公司,中部高速公路管理(山西)有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区西三环紫竹桥昌运宫17号市政大厦8层
- 代理机构： 北京路浩知识产权代理有限公司
- 代理商 李文丽
- 主分类号： G06T7/00
- IPC分类号： G06T7/00 ; G06T7/136 ; G06N3/048 ; G06N3/0464 ; G06N3/0455 ; G06N3/096 ; G06N3/08
摘要：
本发明提供一种路面破损检测神经网络训练方法及路面破损检测神经网络，方法包括：将预设的多个单类型路面破损数据集分别输入对应的基础图像分割网络进行单独训练，获取多个教师网络，单类型路面破损数据集与基础图像分割网络一一对应；基于预设的多类型路面破损数据集，利用多个教师网络对预设的学生网络进行知识蒸馏，将知识蒸馏后的学生网络作为路面破损检测神经网络；学生网络包括编码器和解码器，编码器包括预设层数的编码子网络，解码器包括与编码子网络对称的预设层数的解码子网络，预设层数少于5层。本方法能够较好地实现多类型路面破损的自动检测，且较好地减少了路面(56)对比文件JP 6902652 B1,2021.07.14Yuang Liu等.Adaptive multi-teachermulti-level knowledgedistillation.Neurocomputing.2020,第415卷106-113.孙朝云;马志丹;李伟;郝雪丽;申浩.基于深度卷积神经网络融合模型的路面裂缝识别方法.长安大学学报(自然科学版).2020,(第04期),5-17.
公开/授权文献
- CN116416212A 路面破损检测神经网络训练方法及路面破损检测神经网络 公开/授权日：2023-07-11
