[發明專利]路面質量檢測方法、裝置、系統及相關產品

在審

• 申請號: 202210700355.6
• 申請日: 2022-06-20
• 公開（公告）號: CN115033157A
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 寒武紀行歌（南京）科技有限公司
• 主分類號: G06F3/04845
• 分類號: G06F3/04845;G06F3/0486;G06Q10/06;G06Q50/08;G06V20/40
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 吳會英;劉芳

本申請提供一種路面質量檢測方法、裝置、系統及相關產品，該方法包括：響應于用戶在數據流處理軟件開發包SDK對應的網頁中觸發的對模塊呈現界面中多個路面質量檢測模塊的拖拽操作，將多個路面質量檢測模塊在路面質量檢測系統的搭建界面進行顯示；根據用戶在搭建界面中觸發的對多個路面質量檢測模塊的連接操作生成路面質量檢測系統對應的模塊流程圖；獲取對各路面質量檢測模塊的配置參數；根據配置參數及模塊流程圖生成路面質量檢測系統的json文件；獲取待處理的視頻流及對路面進行質量檢測的二進制模型文件，將視頻流及二進制模型文件輸入到對應硬件中并運行json文件，以實現對路面質量的檢測。降低了開發難度，提高了開發效率。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種路面質量檢測方法、裝置、系統及相關產品。

背景技術

隨著人工智能技術的發展，深度學習模型被廣泛應用。深度學習模型可用于數據分類，目標檢測等數據處理。其中在對路面質量進行檢測時也采用了深度學習模型。

目前在對路面質量進行檢測的系統開發時，整個路面質量檢測系統中包括多個模塊，在每個模塊開發完成后，需要由技術人員按照處理邏輯將各模塊連接起來，并結合硬件設備開發出能夠在硬件設備上運行的路面質量檢測系統，以通過路面質量檢測系統完成對路面質量的檢測。

所以目前對路面質量進行檢測時，需要技術人員具有較高的開發能力，大幅度增加了對路面質量進行檢測的開發難度，并且開發路面質量檢測系統的效率較低。

發明內容

本申請實施例提供一種路面質量檢測方法、裝置、系統及相關產品，用以解決現有技術中對路面質量進行檢測時，需要技術人員具有較高的開發能力，對路面質量進行檢測的開發難度高，并且開發路面質量檢測系統的效率較低的問題。

第一方面，本申請提供一種路面質量檢測方法，包括：響應于用戶在數據流處理軟件開發包SDK對應的網頁中觸發的對模塊呈現界面中多個路面質量檢測模塊的拖拽操作，將多個路面質量檢測模塊在路面質量檢測系統的搭建界面進行顯示；

根據用戶在搭建界面中觸發的對多個路面質量檢測模塊的連接操作生成路面質量檢測系統對應的模塊流程圖；

獲取對各路面質量檢測模塊的配置參數；

根據配置參數及所述模塊流程圖生成所述路面質量檢測系統的json文件；

獲取待處理的視頻流及對路面進行質量檢測的二進制模型文件，將所述視頻流及所述二進制模型文件輸入到對應硬件中并運行所述json文件，以實現對路面質量的檢測。

第二方面，本申請提供一種路面質量檢測裝置，包括：

顯示模塊，用于響應于用戶在數據流處理軟件開發包SDK對應的網頁中觸發的對模塊呈現界面中多個路面質量檢測模塊的拖拽操作，將多個路面質量檢測模塊在路面質量檢測系統的搭建界面進行顯示；

第一生成模塊，用于根據用戶在搭建界面中觸發的對多個路面質量檢測模塊的連接操作生成路面質量檢測系統對應的模塊流程圖；

獲取模塊，用于獲取對各路面質量檢測模塊的配置參數；

第二生成模塊，用于根據配置參數及所述模塊流程圖生成所述路面質量檢測系統的json文件；

運行模塊，用于獲取待處理的視頻流及對路面進行質量檢測的二進制模型文件，將所述視頻流及所述二進制模型文件輸入到對應硬件中并運行所述json文件，以實現對路面質量的檢測。

第三方面，本申請實施例提供一種計算機可讀存儲介質所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，所述計算機執行指令被處理器執行時用于實現如第一方面任一項所述的方法。

第四方面，本申請實施例提供一種計算機程序產品，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面任一項所述的方法。