公开(公告)号：CN115880557A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202310187660.4

申请日：2023-03-02

申请人： 中国科学院地理科学与资源研究所 ,  福建省高速公路科技创新研究院有限公司 ,  福建罗宁高速公路有限公司

发明人： 廖小罕 ,  陈岳峰 ,  王勇 ,  曾俊铖 ,  黄开青 ,  吴少峰 ,  邱路阳 ,  何正龙 ,  陈宇焜 ,  甘宏 ,  韩晓兰 ,  丁涛

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的路面裂缝提取方法和装置。该方法包括：获取待提取的路面图像；将待提取的路面图像输入到训练好的裂缝提取模型中，得到待提取的路面图像的路面裂缝提取结果，裂缝提取模型是利用标签路面图像对预设的深度学习网络进行训练得到的，深度学习网络包括编码网络、一级特征融合网络、解码网络和二级特征融合网络，编码网络加强路面图像的上下文特征，一级特征融合网络将由编码网络输出的特征中不同感受野的特征进行特征融合，解码网络将编码网络和一级特征融合网络输出的特征进行特征融合，二级特征融合网络将解码网络和一级特征融合网络输出的特征进行特征融合，以得到路面裂缝提取结果。

公开(公告)号：CN115880557B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310187660.4

申请日：2023-03-02

申请人： 中国科学院地理科学与资源研究所 ,  福建省高速公路科技创新研究院有限公司 ,  福建罗宁高速公路有限公司

发明人： 廖小罕 ,  陈岳峰 ,  王勇 ,  曾俊铖 ,  黄开青 ,  吴少峰 ,  邱路阳 ,  何正龙 ,  陈宇焜 ,  甘宏 ,  韩晓兰 ,  丁涛

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的路面裂缝提取方法和装置。该方法包括：获取待提取的路面图像；将待提取的路面图像输入到训练好的裂缝提取模型中，得到待提取的路面图像的路面裂缝提取结果，裂缝提取模型是利用标签路面图像对预设的深度学习网络进行训练得到的，深度学习网络包括编码网络、一级特征融合网络、解码网络和二级特征融合网络，编码网络加强路面图像的上下文特征，一级特征融合网络将由编码网络输出的特征中不同感受野的特征进行特征融合，解码网络将编码网络和一级特征融合网络输出的特征进行特征融合，二级特征融合网络将解码网络和一级特征融合网络输出的特征进行特征融合，以得到路面裂缝提取结果。

公开(公告)号：CN117372901A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311309053.7

申请日：2023-10-10

申请人： 福建省高速公路科技创新研究院有限公司 ,  福建罗宁高速公路有限公司

发明人： 甘宏 ,  陈宇焜

IPC分类号： G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N20/00

摘要： 本发明涉及道路破损标线识别技术领域，尤其为一种基于无人机视角的道路破损标线识别方法，包括：采用数据标注软件构建无人机视角道路标线破损数据集；将原始图像采用马赛克增强的方式，扩建道路标线破损数据集；构建深度学习模型，模型包括主干网络、特征融合层、预测分类器，进一步输入特征融合层，特征融合层采用特征金字塔网络和路径聚合网络充分融合主干网络提取的不同层特征图，充分利用图像的高分辨率与低分辨率的特征信息，增强模型特征提取能力。本发明，能够准确识别道路标线破损，提高破损标线识别准确率，解决传统图像处理方法存在识别误差大、漏识别多的问题。