[發(fā)明專利]一種基于多尺度和多層次的路面裂縫檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011401716.4
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112489023A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 程文科;周應(yīng)華
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶郵電大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京同恒源知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

1.一種基于多尺度和多層次的路面裂縫檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：獲取待檢測圖像創(chuàng)建訓(xùn)練集和測試集；

S2：創(chuàng)建包含編碼器、解碼器、多尺度模塊和多層次模塊的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

S3：訓(xùn)練和測試所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到裂縫檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

S4：使用裂縫檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對待檢測的圖像進(jìn)行像素級分類，輸出裂縫的二值圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度和多層次的路面裂縫檢測方法，其特征在于：步驟S1具體包括以下步驟：

S11：使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)對待檢測的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，對每個圖像樣本圍繞著其本身進(jìn)行幾何變換操作，包括旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放；

S12：同時也對所述圖像樣本的標(biāo)注圖像進(jìn)行同樣的幾何變換操作，保證圖像樣本和標(biāo)注圖像一一對應(yīng)；

S13：將擴(kuò)充后的圖像數(shù)據(jù)按一定比例劃分為訓(xùn)練集和測試集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度和多層次的路面裂縫檢測方法，其特征在于：所述步驟S2中，所述編碼器的主干網(wǎng)絡(luò)為VGG16網(wǎng)絡(luò)去掉兩個全連接層，只由卷積層和池化層組成五層次全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于提取待檢測圖像的特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多尺度和多層次的路面裂縫檢測方法，其特征在于：所述步驟S2中，所述多尺度模塊由六個分路并行組成，其中四個分路由不同感受野的卷積核輸出的特征圖組成，不同的感受野對應(yīng)不同尺度的特征；利用空洞卷積獲得不同的感受野，從而獲得不同尺度的特征；所述空洞卷積包括參數(shù)空洞率r，意為在卷積核中每個點(diǎn)間隔填充r減1個0；對于k×k大小的卷積核，其實(shí)際的感受野尺寸為：

k_result＝k+(k-1)×(r-1) (1)

另外兩個分路為主干網(wǎng)絡(luò)輸出的最后一層特征圖，以及該層特征圖經(jīng)過全局平均池化操作后的輸出，用于獲得圖像的全局特征；最后將六個并行分路進(jìn)行拼接，經(jīng)過1x1卷積后，得到多尺度模塊的輸出。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多尺度和多層次的路面裂縫檢測方法，其特征在于：所述步驟S2中，所述解碼器采用上采樣方法逐步恢復(fù)特征圖的分辨率；將主干網(wǎng)絡(luò)五個層次的卷積中的最后一層卷積輸出的特征圖上采樣到與第四層卷積輸出的特征圖同樣的分辨率大小，將兩個特征圖進(jìn)行拼接經(jīng)過1x1卷積得到新的第四層次卷積輸出；將新的第四層次卷積輸出按照此方法與第三層次的卷積輸出進(jìn)行拼接得到新的第三層次卷積輸出；以此類推，得到新的第二、第一層次的卷積輸出。