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申请/专利权人：重庆大学
申请日：2022-06-13
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN115019274B
主分类号：G06V20/56
分类号：G06V20/56;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/25;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.09.23#实质审查的生效;2022.09.06#公开
摘要：本发明公开了一种融合追踪与检索算法的路面病害识别方法，包括：根据汽车在包含目标物体的路面上移动的视频填充多边形，获取撞线；对视频的每帧图像进行预处理，得到预处理图像；基于YOLOv5网络和DeepSort构建MOT模型，基于预处理图像、视频、包含视频中路面位置信息的GPS文件和MOT模型，获取预测框和预测框经过撞线时的相撞地理位置；获取最佳撞线和预测框经过最佳撞线时对应视频中的相撞帧图像和相撞帧图像中的预测框图像，继而获取道路病害类型标签，道路病害类型标签用于识别路面病害。本发明提供了一种路面病害识别方法，避免了重复标注或目标丢失问题，提高了运算速度、模型自动化效率和确定路面病害的精准度。
主权项：1.一种融合追踪与检索算法的路面病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据汽车在包含目标物体的路面上移动时的视频填充多边形，获取撞线；S2、对所述视频中的每帧图像进行预处理操作，得到预处理图像；S3、基于YOLOv5网络和DeepSort，构建MOT模型；S4、基于所述预处理图像和所述MOT模型，获取所述目标物体的预测框；S5、基于所述视频、包含所述视频中所述路面位置信息的GPS文件和所述MOT模型，获取所述预测框经过所述撞线时的相撞地理位置；S6、基于所述相撞地理位置，获取最佳撞线；S7、基于所述预测框和所述最佳撞线，获取所述预测框经过所述最佳撞线时对应所述视频中的相撞帧图像和所述相撞帧图像中的预测框图像；S8、基于所述相撞帧图像和所述预测框图像，获取道路病害类型标签，所述道路病害类型标签用于识别所述路面的路面病害；所述S1中获取所述撞线，包括以下步骤：S1.1、根据所述视频的尺寸，填充多边形；S1.2、将所述多边形缩放到预定尺寸，得到所述撞线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种融合追踪与检索算法的路面病害识别方法
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