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公开(公告)号：CN113379717A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110707336.1
申请日：2021-06-22
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东硕翔天成智能科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种适用于道路修补的图形识别方法，包括如下步骤：Step1：拍摄初始裂缝修补图片集；Step2：拍摄监测裂缝修补图片集；Step3：同一经纬度下分别保留一张最佳初始裂缝修补图片和一张最佳监测裂缝修补图片；Step4：进行道路图块和修补图块边缘的勾画；Step5：采用像素填充算法，得到拉伸后的拉伸裂缝修补图片和拉伸监测裂缝修补图片；Step6：通过修补差异度模型，给出维护建议。本申请还提供一种适用于道路修补的图形识别方法的识别装置。本发明适用道路修补的监测，通过像素填充算法和修补差异度模型，能够自动判别修补维护的情况，并给出维护建议，大大减轻工作人员工作量，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN113379717B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110707336.1
申请日：2021-06-22
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东硕翔天成智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T3/60
摘要： 本发明提供了一种适用于道路修补的图形识别方法，包括如下步骤：Step1：拍摄初始裂缝修补图片集；Step2：拍摄监测裂缝修补图片集；Step3：同一经纬度下分别保留一张最佳初始裂缝修补图片和一张最佳监测裂缝修补图片；Step4：进行道路图块和修补图块边缘的勾画；Step5：采用像素填充算法，得到拉伸后的拉伸裂缝修补图片和拉伸监测裂缝修补图片；Step6：通过修补差异度模型，给出维护建议。本申请还提供一种适用于道路修补的图形识别方法的识别装置。本发明适用道路修补的监测，通过像素填充算法和修补差异度模型，能够自动判别修补维护的情况，并给出维护建议，大大减轻工作人员工作量，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN113112468A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110376345.7
申请日：2021-04-02
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东硕翔天成智能科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种道路裂缝图片识别与处理方法，包括如下步骤：Step1：道路检测车拍摄采集道路裂缝照片，形成初始裂缝图片；Step2：对初始裂缝图片进行图片预处理，形成裂缝预处理图片集；Step3：基于VAE算法对裂缝预处理图片集进行自动编码和解码，得到处理后的解码图片；Step4：基于像素差异度算法标注解码图片中的裂缝区域和非裂缝区域；Step5：基于裂缝破坏等级公式区分裂缝区域的破坏程度，自动给出裂缝修补方式初步建议。本申请适用道路检测，尤其是沥青道路，通过VAE进行图像增强，通过像素差异度算法进行裂缝和非裂缝的识别，通过裂缝破坏等级公式自动给出裂缝处理建议，能够自动识别裂缝，并给出修补建议，大大减轻工作人员工作量，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN113112468B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110376345.7
申请日：2021-04-02
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东硕翔天成智能科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种道路裂缝图片识别与处理方法，包括如下步骤：Step1：道路检测车拍摄采集道路裂缝照片，形成初始裂缝图片；Step2：对初始裂缝图片进行图片预处理，形成裂缝预处理图片集；Step3：基于VAE算法对裂缝预处理图片集进行自动编码和解码，得到处理后的解码图片；Step4：基于像素差异度算法标注解码图片中的裂缝区域和非裂缝区域；Step5：基于裂缝破坏等级公式区分裂缝区域的破坏程度，自动给出裂缝修补方式初步建议。本申请适用道路检测，尤其是沥青道路，通过VAE进行图像增强，通过像素差异度算法进行裂缝和非裂缝的识别，通过裂缝破坏等级公式自动给出裂缝处理建议，能够自动识别裂缝，并给出修补建议，大大减轻工作人员工作量，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN212084165U
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202020430316.5
申请日：2020-03-30
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东硕翔天成智能科技有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备，具体涉及计算机视觉领域，包括飞行器、摄像云台、无线传输模块和服务器，摄像云台的输出端与无线传输模块的输入端电性连接，无线传输模块的输出端与服务器的输入端电信号连接，无线传输模块用于将摄像云台采集的沥青道路路面图像信息进行实时传输至服务器，服务器的内部设有卷积神经网络、注意力模块。本实用新型通过深度卷积神经网络提取特征，将人工神经网络和深度学习技术相结合，具有结构层次、特征抽取和分类结合的全局训练特征，利用权值共享的技术，减少了网络中的参数，克服神经网络中的计算量大等问题，具有泛化能力强，识别效率高的特点。
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公开(公告)号：CN213301986U
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202020430317.X
申请日：2020-03-30
申请人： 山东高速工程检测有限公司 , 山东硕翔天成智能科技有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种公路巡检识别拥包的装置，具体涉及公路巡检领域，所述待检测公路路面的顶部行驶有巡检测车辆，所述巡检测车辆的顶部固定安装有监控安装架，所述监控安装架的底部固定安装有单目摄像头，所述巡检测车辆靠近单目摄像头的一侧固定安装有可调节光源。本实用新型在具体使用过程中，通过可调节光源对公路上的拥包进行照射，通过单目摄像头拍摄路面上显现出的拥包影子判断拥包的深度以及可能造成的危害；通过设置可调节光源，从而针对不同路况进行调节光源所照射出的光源角度，避免在一些非平直路段由于光线问题无法照射出拥包影子。
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