[發(fā)明專利]一種基于深度學習圖像分類的道路破損檢測方法及裝置

在審

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• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108765404A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發(fā)明（設計）人: 林堅;韓曉春
• 申請（專利權）人: 南京行者易智能交通科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于深度學習圖像分類的道路破損檢測方法及裝置，該方法包括以下步驟：第一步，采集不同道路場景類型圖像和位置信息，形成樣本圖像集，并標記所述道路場景類型；第二步，標記所述道路場景類型；第三步，根據(jù)需要選擇分類網(wǎng)絡模型，進行模型的訓練工作；第四步，將待檢測道路的圖像輸入訓練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到分類結果；第五步，如果分類結果為道路破損類型，確認采集圖像所對應的路段位置信息，輸出所述道路破損類型和所述位置信息的提示信息。該方法提高了道路破損檢測的準確率，不需要設置檢測的閾值，實時性高，安裝位置選擇多樣化。

技術領域

本發(fā)明涉及智能交通研究領域，尤其是公路管理部門進行路面養(yǎng)護管理的路面破損檢測方法，具體涉及一種基于深度學習圖像分類的道路破損檢測方法及裝置。

背景技術

隨著我國機動化水平的不斷提高,城市基礎設施建設發(fā)展迅速,城市面積不斷擴張,城市道路里程和道路密度也隨之迅速增加。然而受車輛載荷、氣候條件等影響,加上設計方法、施工工藝、施工質量存在問題以及養(yǎng)護工作的滯后,道路路面破損現(xiàn)象十分常見。路面破損檢測在道路維護中起著至關重要的作用，它有助于提供更高質量的運輸服務。

我國傳統(tǒng)的道路破損檢測工作主要采用人工檢測，然而人工檢測存在明顯的缺陷：依賴工作人員經(jīng)驗，測量結果無統(tǒng)一標準，原始資料不完整，測量數(shù)據(jù)難以核準。目前存在的一些自動采集裝置，組成部件繁多，且安裝要求高，適用車型比較固定；基于Sobel邊緣分離，形態(tài)學濾波的路面破損檢測器，如果路面上存在人行道，垃圾等非道路破損型干擾時，該檢測器容易失效導致結果不準?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡的道路破損檢測，實時性比較差，對設備硬件要求比較高。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于深度學習圖像分類的道路破損檢測方法及裝置，該方法提高了道路破損檢測的準確率，不需要設置檢測的閾值，實時性高，安裝位置選擇多樣化。

為達到上述目的，本發(fā)明是通過以下的技術方案來實現(xiàn)的。

第一步，采集不同道路場景類型圖像和位置信息，形成樣本圖像集，優(yōu)選的，所述道路場景主要包含以下類型：1)正常道路，2)人行道，3)行人，4)車輛，5)下水道井蓋，6)裂縫破損，7)坑陷破損，8)龜裂破損。優(yōu)選的，根據(jù)第一步中所述道路場景類型，對樣本圖像截取有效檢測區(qū)域，并進行圖像預處理工作。

第二步，標記所述道路場景類型，優(yōu)選的標記有效檢測區(qū)域的場景類型。

第三步，根據(jù)需要選擇分類網(wǎng)絡，進行模型的訓練工作；所有深度學習分類網(wǎng)絡均可使用，不同網(wǎng)絡對檢測的準確性和檢測速度有不同的結果。優(yōu)選的，分類網(wǎng)絡使用修改后的VGG網(wǎng)絡進行訓練，所述修改后的VGG網(wǎng)絡，通過減少核的數(shù)量和網(wǎng)絡的深度，從而減少了大量的計算量，對于此分類任務來說，分類的精度下降的并不明顯，而大大增加了部署的實時運行速度。

第四步，輸入需要進行檢測的圖片并關聯(lián)當前GPS位置信息，同時所述待檢測道路的圖像被截取有效檢測區(qū)域，并使用所述圖像預處理方法處理圖片；將待檢測道路的圖像輸入訓練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到分類結果。

第五步，如果分類結果為道路破損類型，確認采集圖像所對應的路段位置信息，輸出所述道路破損類型和所述位置信息的提示信息，優(yōu)選的，所述道路破損類型主要包含以下類別：裂縫破損、坑陷破損、龜裂破損。

本發(fā)明還提供了一種基于深度學習圖像分類的道路破損檢測裝置包括獲取單元、標記單元、深度神經(jīng)網(wǎng)絡計算單元、判斷單元、輸出單元，上述單元依次按順序電連接。

所述獲取單元，用于獲取采集不同道路場景類型圖像和位置信息，形成樣本圖像集，并標記所述道路場景類型；所述獲取單元中的道路場景主要包含以下類型：1)正常道路，2)人行道，3)行人，4)車輛，5)下水道井蓋，6)裂縫破損，7)坑陷破損，8)龜裂破損；所述判斷單元中的道路破損類型主要包含以下類別：裂縫破損、坑陷破損、龜裂破損。