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申请/专利权人：南京凌云科技发展有限公司
摘要：本发明采用深度学习的方法，研发了专门针对高速公路裂纹的检测方法，在多类别目标检测算法的基础上进行优化。针对路面裂纹的长度、宽度、面积等参数进行定量识别，并对裂纹的详细信息进行描述，以便于智能评估和养护。实现了高速公路路面裂纹检测的智能化。该方法的主要流程包括：准备高速公路裂纹图像数据；对图像进行分类和标定；进行图像归一化处理；按照比例划分图像为训练集、验证集和测试集；改进Mask‑RCNN算法和U‑Net模型；根据输出的路面裂纹信息，对裂纹的长度、宽度、面积等参数进行定量识别；训练数据集并计算损失函数，配置参数；进行并行计算；对训练结果进行路面裂纹检测的测试和评估；评估现场测试精确率、准确率和检测速度等指标。
主权项：1.一种基于无人机拍摄的高速公路裂纹检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取高速公路路面裂纹数据；基于无人机摄像收集高速公路路面信息，使用掩码技术，结合实际的高速公路路面裂纹数据，生成合成裂纹数据；S2：改进MaskR-CNN算法；建立ResNet101和FPN组成的特征图构建的主干网络，引入卷积化条件随机场（ConvCRF）来优化分割结果，提高了对裂纹边界的精确度和鲁棒性；S3：改进U-Net算法；通过改进的MaskR-CNN检测得到的图像输入至改进的U-Net中进行分割，改进的U-Net主要是在原有网络基础上加入注意力门机制AttentionGates，自动学习聚焦于不同形状和大小的目标结构；S4：模型建立；基于改进的MaskR-CNN算法对高速公路表面裂纹进行快速、准确识别，基于改进的U-Net算法加入注意力门机制，抑制输入图像中的不相关区域，同时突出显示对特定任务有用的显著特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京凌云科技发展有限公司 一种基于无人机拍摄的高速公路裂纹检测方法
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