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申请/专利权人：中国公路工程咨询集团有限公司;中咨公路养护检测技术有限公司;中咨数据有限公司

摘要：本发明公开了一种公路资产信息识别方法及系统，属于数据处理技术领域。本发明方法，包括：将所述目标信息图像放置在预设的文件夹内，并记录所述文件夹的路径信息；对所述识别模型进行初始化，并对所述识别模型下发所述文件夹的路径信息；在所述识别模型根据所述路径信息查找到所述文件夹后，基于所述识别模型遍历文件夹列表，查看所述文件夹内的目标信息图像是否完成识别，若否，则对所述文件夹内的目标信息图像进行识别，并输出识别结果，基于识别结果确定目标公路路段的资产信息。本发明能够准确实时的确定缺失、不规范的公路资产信息，以方便对公路资产进行实时调整，以避免公路资产如标志标牌的缺失和破损导致的交通事故。

主权项：1.一种公路资产信息识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标公路路段的信息图像，并将所述信息图像的数据格式转换为统一的数据格式，以得到用于公路资产信息识别的目标信息图像，并将所述目标信息图像放置在预设的文件夹内，并记录所述文件夹的路径信息；根据目标公路路段信息，对预先搭建的识别模型的检测算法权重进行配置，配置完成后，对所述识别模型进行初始化，并对所述识别模型下发所述文件夹的路径信息；在所述识别模型根据所述路径信息查找到所述文件夹后，基于所述识别模型遍历文件夹列表，查看所述文件夹内的目标信息图像是否完成识别，若否，则对所述文件夹内的目标信息图像进行识别，并输出识别结果，基于识别结果确定目标公路路段的资产信息；所述预先搭建识别模型的过程包括：选定任一包括全部类别资产信息的公路路段作为试验路段，采集试验路段的信息图像，对所述信息图像进行清洗，以剔除不规范的信息图像，并生成用于搭建识别模型的信息图像集，并对信息图像集以预设的比例进行分割，生成训练集和验证集；选择轻量级检测网络YOLO作为用于搭建识别模型的检测网络，将所述YOLO内置的检测算法，替换为卡尔曼滤波算法和匈牙利算法，以得到改进的YOLO；将所述训练集输入至所述改进的YOLO，同时使用卡尔曼滤波算法和匈牙利算法对训练集中信息图像的资产信息特征进行提取，并根据提取的资产信息特征，按照资产信息类别进行标注，以输出所述信息图像中，各类别资产信息的掩码矩阵，对所述掩码矩阵进行可视化处理，以将所述掩码矩阵转化为使用颜色标示资产信息的颜色图，将所述颜色图作为识别结果以进行输出；确定所述卡尔曼滤波算法和匈牙利算法，输出识别结果的效率，选择效率高的卡尔曼滤波算法或匈牙利算法，作为识别对应类别资产信息优先使用的算法，并生成初始识别模型；使用验证集对所述初始识别模型进行验证，若验证结果满足预设的识别要求，则将所述初始识别模型作为识别模型，若所述验证结果不满足预设的识别要求，则对所述初始识别模型的参数进行调整，并再次使用验证集，对调整后的初始识别模型进行验证，直到验证结果满足预设的识别要求；所述对所述文件夹内的目标信息图像进行识别，并输出识别结果，基于识别结果确定目标公路路段的资产信息，包括：对目标信息图像中的资产信息特征进行提取，并根据提取的资产信息特征，按照资产信息类别进行标注，以输出所述目标信息图像中，各类别资产信息的掩码矩阵，对所述掩码矩阵进行可视化处理，以将所述掩码矩阵转化为使用颜色标示资产信息的颜色图，将所述颜色图作为识别结果，根据识别结果和预先确定的图例，确定目标公路路段的资产信息。

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