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申请/专利权人：广东工业大学
申请日：2024-04-29
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247759A
主分类号：G06V20/56
分类号：G06V20/56;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的道路破损预警方法，包括以下步骤：S101、构建道路破损数据集，或使用现有公开道路破损数据集：道路破损数据集通过在汽车上安装摄像头，在路面上行驶过程中进行采集，采集得到的图像数据通过人工进行标注，使用标注工具将破损位置框选并进行类型标注；S102、对道路破损数据集中的所有图像预处理，进行双边滤波操作，得到处理后的道路破损数据集；本发明通过在FCB模块和FCP模块中，对其中的卷积层进行部分卷积，和对池化层的改进，可以快速地提取道路破损图像的特征，增强道路破损预警模型处理复杂的道路场景的能力，减少道路破损图像特征冗余，在CSAttention模块中，引入了通道注意力机制，模型简单，运行速度快。
主权项：1.一种基于深度学习的道路破损预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、构建道路破损数据集，或使用现有公开道路破损数据集：道路破损数据集通过在汽车上安装摄像头，在路面上行驶过程中进行采集，采集得到的图像数据通过人工进行标注，使用标注工具将破损位置框选并进行类型标注；S102、对道路破损数据集中的所有图像预处理，进行双边滤波操作，得到处理后的道路破损数据集：道路破损图像经过双边滤波处理后，道路破损特征更加明显，同时图像整体也变得更加平滑；S103、构建了一种道路破损预警模型，将预处理后的道路破损图像输入道路破损预警模型中：道路破损预警模型用于对道路上的破损位置和破损类型进行检测；S104、对道路破损数据集进行划分，然后对道路破损预警模型进行训练与验证；S105、道路破损预警模型训练完后，应用道路破损预警模型检测道路破损，对道路有破损的区域及时进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于深度学习的道路破损预警方法
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