[發(fā)明專利]公路路面病害檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110873183.8
• 申請(qǐng)日: 2021-07-30
• 公開（公告）號(hào): CN113706472B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張艷紅;侯蕓;董元帥;劉海東;張潤(rùn)君;周晶;錢振宇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)公路工程咨詢集團(tuán)有限公司;中咨公路養(yǎng)護(hù)檢測(cè)技術(shù)有限公司;北京晉澤數(shù)創(chuàng)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/50;G06V10/44;G06V10/764;G06N20/00
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 蔣娟

本發(fā)明提供一種公路路面病害檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法通過獲取待檢測(cè)路面的圖像信息；輸入所述圖像信息至病害檢測(cè)模型，輸出所述待檢測(cè)路面的病害類型，其中，所述病害檢測(cè)模型是基于病害圖像樣本信息和預(yù)先確定的病害類型標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練后得到的，通過將實(shí)時(shí)拍攝的待檢測(cè)路面圖像信息輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方式輸出病害類型，有效地縮短了病害類型確定的時(shí)間，同時(shí)通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型即病害檢測(cè)模型的方式對(duì)公路路面病害類型進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，解決了人工主觀判斷的影響問題，操作簡(jiǎn)單，檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確且快速，有效地提高了公路路面病害的檢測(cè)效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及路面病害檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種公路路面病害檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，國(guó)內(nèi)在公路檢測(cè)領(lǐng)域仍然采用純?nèi)斯ぁ肴斯し绞健Ｔ诼访嫜矙z過程中，通常由巡檢人員對(duì)病害進(jìn)行拍照記錄，并人工記錄路面病害位置和類型。傳統(tǒng)的人工進(jìn)行病害分類的方式要求巡檢人員具備先驗(yàn)的路面病害分類基本知識(shí)，否則可能影響路面病害分類的準(zhǔn)確度。同時(shí)，路面病害記錄和分類的準(zhǔn)確性還受到巡檢人員主觀情緒等影響，具有較大隨意性。而為了客戶人工檢測(cè)的問題，于是便在公路病害檢測(cè)系統(tǒng)升級(jí)到傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺方法。

但是，這些方案大多數(shù)依賴傳統(tǒng)的人工檢驗(yàn)，存在著用戶和開發(fā)者脫節(jié)問題：用戶熟悉公路檢測(cè)需求背景和相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)，但沒有良好的計(jì)算機(jī)知識(shí)儲(chǔ)備；算法開發(fā)者擅長(zhǎng)算法設(shè)計(jì)，但不了解用戶實(shí)際需求，對(duì)公路檢測(cè)的需求背景掌握不甚深入，造成了系統(tǒng)可靠性差、泛化能力不足的問題，在實(shí)際應(yīng)用中難以取得良好效果。

因此，如何提高公路路面的病害檢測(cè)效率成為了本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種公路路面病害檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中公路路面的病害檢測(cè)效率低的缺陷，實(shí)現(xiàn)快速高效地完成對(duì)公路路面病害的檢測(cè)。

本發(fā)明提供一種公路路面病害檢測(cè)方法，包括：

獲取待檢測(cè)路面的圖像信息；

輸入所述圖像信息至病害檢測(cè)模型，輸出所述待檢測(cè)路面的病害類型，其中，所述病害檢測(cè)模型是基于病害圖像樣本信息和預(yù)先確定的病害類型標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練后得到的。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種公路路面病害檢測(cè)方法，所述獲取待檢測(cè)路面的圖像信息之前，還包括：

采集預(yù)設(shè)數(shù)量的病害圖像樣本信息，并為每個(gè)所述病害圖像樣本信息標(biāo)注對(duì)應(yīng)的病害類型標(biāo)簽；

對(duì)所述病害圖像樣本信息進(jìn)行圖像識(shí)別處理，提取每個(gè)所述病害圖像樣本信息的特征值；

以每個(gè)所述病害圖像樣本信息的特征值和所述特征值對(duì)應(yīng)的病害類型標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)預(yù)構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到病害檢測(cè)模型。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種公路路面病害檢測(cè)方法，所述對(duì)所述病害圖像樣本信息進(jìn)行圖像識(shí)別處理，提取每個(gè)所述病害圖像樣本信息的特征值，包括：

確定病害圖像樣本信息的圖像識(shí)別起點(diǎn)，并對(duì)所述病害圖像樣本信息以預(yù)設(shè)像素為單位進(jìn)行網(wǎng)格劃分；

以所述圖像識(shí)別起點(diǎn)為原點(diǎn)，在預(yù)設(shè)半徑內(nèi)對(duì)所述網(wǎng)格劃分后的圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行深度值檢測(cè)，得到深度值特征；

以所述圖像識(shí)別起點(diǎn)為原點(diǎn)，在預(yù)設(shè)半徑內(nèi)對(duì)所述網(wǎng)格劃分后的圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行方向性檢測(cè)，得到方向性特征；

以所述深度值特征和所述方向性特征作為每個(gè)所述病害圖像樣本信息的特征值。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種公路路面病害檢測(cè)方法，所述在預(yù)設(shè)半徑內(nèi)對(duì)所述網(wǎng)格劃分后的圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行方向性檢測(cè)，得到方向性特征，包括：

分別計(jì)算中心像素兩側(cè)預(yù)設(shè)半徑內(nèi)的所有像素的第一深度值均值和第二深度值均值；