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[發明專利]道路病害識別管理方法、裝置及智能終端在審

專利信息
申請號: 202210368785.2 申請日: 2022-04-09
公開(公告)號: CN114972177A 公開(公告)日: 2022-08-30
發明(設計)人: 冉旭;周偉明;艾文平;熊鵬鋒;林青;劉頓 申請(專利權)人: 深圳市鵬途交通科技有限公司
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06V20/58;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 518051 廣東省深圳市南山*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 道路 病害 識別 管理 方法 裝置 智能 終端
【權利要求書】:

1.一種道路病害識別管理方法,其特征在于,包括:

基于檢測路段的檢測視頻,確定目標病害圖像和目標路標圖像;

基于所述目標病害圖像,確定所述檢測路段的病害特征信息;

基于所述目標路標圖像,確定所述檢測路段的檢測位置;

綁定所述病害特征信息和所述檢測位置,并錄入數據庫。

2.根據權利要求1所述的道路病害識別管理方法,其特征在于,所述基于所述目標病害圖像,確定所述檢測路段的病害特征信息的步驟,包括:

基于所述目標病害圖像,確定檢測點集,其中,所述檢測點集包括多個檢測角點,各個所述檢測角點圍繞所述目標病害圖像中的病害區域分布;

基于所述檢測點集,確定所述目標病害圖像的病害尺寸;

基于所述目標病害圖像的病害尺寸,確定所述檢測路段的病害特征信息。

3.根據權利要求2所述的道路病害識別管理方法,其特征在于,所述基于所述目標病害圖像,確定檢測點集的步驟,包括:

將所述目標病害圖像輸入實例分割模型,得到所述目標病害圖像的檢測點集。

4.根據權利要求3所述的道路病害識別管理方法,其特征在于,所述基于所述檢測點集,確定所述目標病害圖像的病害尺寸的步驟,包括:

基于各個所述檢測角點所圍成的矩形區域的長邊,確定病害長度,并基于各個所述檢測角點所圍成的矩形區域的短邊,確定病害寬度;

基于所述病害長度和所述病害寬度,確定所述目標病害圖像的病害尺寸。

5.根據權利要求1所述的道路病害識別管理方法,其特征在于,所述基于所述目標病害圖像,確定所述檢測路段的病害特征信息的步驟,包括:

將所述目標病害圖像輸入實例分割模型,得到所述目標病害圖像的病害類型;

基于所述目標病害圖像的病害類型,確定所述檢測路段的病害特征信息。

6.根據權利要求5所述的道路病害識別管理方法,其特征在于,所述基于檢測路段的檢測視頻,確定目標病害圖像和目標路標圖像的步驟,包括:

基于檢測路段的檢測視頻,確定初始病害圖像組和初始路標圖像組,其中,所述初始病害圖像組內各幀圖像拍攝有道路病害,所述初始路標圖像組內各幀圖像拍攝有道路標志;

基于所述初始病害圖像組,確定目標病害圖像,基于所述初始路標圖像組,確定目標路標圖像;

在所述將所述目標病害圖像輸入實例分割模型,得到所述目標病害圖像的病害類型的步驟之前,還包括:

基于所述初始病害圖像組與所述檢測視頻之間的幀數占比,調整實例分割模型的置信度。

7.根據權利要求1所述的道路病害識別管理方法,其特征在于,所述目標路標圖像由雙目攝像頭獲取,所述目標路標圖像包括第一目標路標圖像和第二目標路標圖像;所述基于所述目標路標圖像,確定所述檢測路段的檢測位置的步驟,包括:

確定所述第一目標路標圖像的第一同名點和所述第二目標路標圖像的第二同名點,其中,所述第一同名點和所述第二同名點反映道路標志的同一位置;

基于所述第一同名點和所述第二同名點計算所述道路標志的經緯度,確定所述檢測路段的檢測位置。

8.根據權利要求1所述的道路病害識別管理方法,其特征在于,所述基于檢測路段的檢測視頻,確定目標病害圖像和目標路標圖像的步驟,包括:

基于檢測路段的檢測視頻,確定初始病害圖像組和初始路標圖像組,其中,所述初始病害圖像組內各幀圖像拍攝有道路病害,所述初始路標圖像組內各幀圖像拍攝有道路標志;

基于所述初始病害圖像組,確定相似病害圖像組,基于所述初始路標圖像組,確定相似路標圖像組,其中,每一組所述相似病害圖像組中的相鄰各幀圖像之間包含形狀相似的道路病害,每一組所述相似路標圖像組中的相鄰各幀圖像之間包含形狀相似的道路標志;

基于所述相似病害圖像組,確定目標病害圖像,基于所述相似路標圖像組,確定目標路標圖像。

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