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申请/专利权人：南京智能时空机器人技术服务有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，具体为路面裂隙检测方法及系统，获取拍摄的路面图像，将预处理后的路面图像经过主干网络后输入到空洞空间卷积池化金字塔得到每个分支输出的特征图，采用通道注意力计算扩张率大于1的分支输出的特征图，并将计算结果和剩余的分支输出的特征图进行融合得到融合结果；获取所述通道注意力中各个通道的权重，将所述融合结果和根据所述权重得到主干网络中的特征图作为解码器的输入，通过解码器得到裂隙分割结果；根据所述裂隙分割结果得到每条裂隙，提取所述每条裂隙的轮廓线，利用轮廓点计算轮廓线的光滑度和裂隙宽度的标准差，根据所述光滑度和所述标准差对裂隙进行分类。本发明有效提高了路面裂隙的识别准确度。

主权项：1.一种路面裂隙检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取拍摄的路面图像，将预处理后的路面图像经过主干网络后输入到空洞空间卷积池化金字塔得到每个分支输出的特征图，采用通道注意力计算扩张率大于1的分支输出的特征图，并将计算结果和剩余的分支输出的特征图进行融合得到融合结果；获取所述通道注意力中各个通道的权重，将所述融合结果和根据所述权重得到主干网络中的特征图作为解码器的输入，通过解码器得到裂隙分割结果；根据所述裂隙分割结果得到每条裂隙，提取所述每条裂隙的轮廓线，利用轮廓点计算轮廓线的光滑度和裂隙宽度的标准差，根据所述光滑度和所述标准差对裂隙进行分类；所述采用通道注意力计算扩张率大于1的分支输出的特征图，具体为：获取空间卷积池化金字塔中扩张率大于1的分支输出的特征图，计算每个特征图的熵，将熵作为特征图对应的特征值，按照特征图的顺序排列所述特征值得到特征向量；将所述特征向量作为第一个全连接层的输入，并将第一个全连接层的输出作为第二个全连接层的输入，将所述第二个全连接层的输出作为权重向量；所述权重向量和所述特征向量尺寸相同；将所述权重向量和空间卷积池化金字塔中对应的特征图相乘得到扩张率大于1的分支输出的特征图；所述将所述融合结果和根据所述权重得到主干网络中的特征图作为解码器的输入，具体为：预先将所述主干网络分为多段，并建立扩张率和分段的对应关系，且扩张率越大对应的所述主干网络分段越靠后；其中，段的个数和所述空间卷积池化金字塔中扩张率大于1的分支的个数相同；从权重向量中获取权重的最大值，并找到最大值对应的扩张率大于1的分支的扩张率，并根据所述对应关系确定所述主干网络的分段，将分段的输出和所述融合结果作为解码器的输入；所述根据所述光滑度和所述标准差对裂隙进行分类，具体为：若光滑度小于第一值且标准差大于第二值，则将所述裂隙标识为第一类，否则标识为第二类；第一类为明确的裂隙，第二类为疑似裂隙。

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