[發(fā)明專利]一種機(jī)場道面病害圖像的水膜去除方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210276194.2
• 申請日: 2022-03-21
• 公開（公告）號(hào): CN114663386A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張偉光;鐘靖濤;程杭林;張晶;馬濤;呼延菊;朱俊清
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 朱楨榮

本發(fā)明公開了一種機(jī)場道面病害圖像的水膜去除方法，包括以下步驟：步驟1、構(gòu)建編碼?解碼對(duì)稱的水膜生成結(jié)構(gòu)；步驟2、構(gòu)建基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的水膜判別結(jié)構(gòu)；步驟3、定義用于訓(xùn)練水膜生成結(jié)構(gòu)及水膜判別結(jié)構(gòu)的對(duì)抗損失函數(shù)、循環(huán)一致性損失函數(shù)；步驟4、融合水膜生成結(jié)構(gòu)及水膜判別結(jié)構(gòu)，建立積水道面病害圖像水膜去除模型；步驟5、對(duì)積水道面病害圖像水膜去除模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟6、利用訓(xùn)練好的積水道面病害圖像水膜去除模型，完成積水道面病害圖像水膜去除任務(wù)。本發(fā)明提高雨天道面自動(dòng)化檢測精度，提高道面病害模型的多場景適應(yīng)能力，完成多種天氣狀況下道面病害的自動(dòng)化識(shí)別檢測，為雨天的機(jī)場道面應(yīng)急搶險(xiǎn)提供依據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)場及道路工程病害檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種機(jī)場道面病害圖像的水膜去除方法。

背景技術(shù)

隨著道面行車荷載不斷增多，在荷載和自然環(huán)境的作用下，道面病害日益增加。因此急需自動(dòng)化的道面檢測養(yǎng)護(hù)技術(shù)，對(duì)道面進(jìn)行高效、大規(guī)模的檢測檢修，以保證道面飛機(jī)起降的安全。

如今出現(xiàn)基于道面病害圖像的深度學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的道面病害自動(dòng)化檢測。但是這些道面病害檢測模型泛化能力較低，表現(xiàn)為在光照均勻，天氣良好的條件下的道面病害識(shí)別精度高，在復(fù)雜的背景環(huán)境下道面病害識(shí)別精度明顯降低，使得雨天潮濕以及存在積水區(qū)域的道面的病害自動(dòng)化檢測成為技術(shù)難點(diǎn)。由于雨天的道面病害區(qū)域存在積水，積水區(qū)域形成的道面水膜會(huì)使得飛機(jī)輪胎打滑，易發(fā)生事故。因此提高雨天的道面病害檢測精度以及加快相應(yīng)病害措施的制定尤為重要。由于目前采用大量基于圖像的方法進(jìn)行道面檢測，存在雨天積水區(qū)域含有水膜道面病害識(shí)別精度低，檢測效率低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足而提供一種機(jī)場道面病害圖像的水膜去除方法，去除雨天積水對(duì)于自動(dòng)化道面病害檢測的影響，進(jìn)而提高雨天道面病害檢測的可靠度，提高雨天基于道面病害圖像的自動(dòng)化檢測模型精度，保證雨天飛機(jī)起降安全。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案：

根據(jù)本發(fā)明提出的一種機(jī)場道面病害圖像的水膜去除方法，包括以下步驟：

步驟1、構(gòu)建編碼-解碼對(duì)稱的水膜生成結(jié)構(gòu)；

步驟2、構(gòu)建基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的水膜判別結(jié)構(gòu)；

步驟3、定義用于訓(xùn)練水膜生成結(jié)構(gòu)及水膜判別結(jié)構(gòu)的對(duì)抗損失函數(shù)、循環(huán)一致性損失函數(shù)；

步驟4、融合水膜生成結(jié)構(gòu)及水膜判別結(jié)構(gòu)，建立積水道面病害圖像水膜去除模型；

步驟5、對(duì)積水道面病害圖像水膜去除模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的積水道面病害圖像水膜去除模型；

訓(xùn)練的過程如下：利用水膜判別結(jié)構(gòu)從積水道面病害圖像中完成道面病害圖像水膜層提取，在提取識(shí)別出道面病害圖像水膜層后，在積水道面病害圖像上減去提取的道面病害圖像水膜層即得到積水道面病害圖像水膜去除模型；

調(diào)整積水道面病害圖像水膜去除模型的學(xué)習(xí)率，根據(jù)學(xué)習(xí)率、對(duì)抗損失函數(shù)、循環(huán)一致性損失函數(shù)，采用前向傳播計(jì)算積水道面病害圖像水膜去除模型的對(duì)抗損失、循環(huán)一致性損失；

然后通過反向傳播進(jìn)行對(duì)抗損失、循環(huán)一致性損失分配，保證積水道面病害圖像水膜去除模型生成道面病害無水膜圖像；

步驟6、利用訓(xùn)練好的積水道面病害圖像水膜去除模型，將輸入積水道面病害圖像水膜圖像轉(zhuǎn)換為道面病害無水膜圖像，完成積水道面病害圖像水膜去除任務(wù)。

作為本發(fā)明所述的一種機(jī)場道面病害圖像的水膜去除方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟1中水膜生成結(jié)構(gòu)包括水膜生成編碼結(jié)構(gòu)和水膜生成解碼結(jié)構(gòu)，通過使用VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前13個(gè)卷積層進(jìn)行下采樣搭建水膜生成編碼結(jié)構(gòu)，完成積水道面病害圖像水膜層的特征提取，然后通過搭建好的水膜生成解碼結(jié)構(gòu)在上采樣層完成積水道面病害圖像水膜層特征的還原。