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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明涉及道路检测技术领域，具体涉及一种改进FPHBN网络结构的路面裂缝检测方法，包括采集路面图像集；筛选路面图像集中含有裂缝的图像，将其裁剪成256×256的固定尺寸后进行标注得到GroundTrue数据，用以构建训练集和测试集；调整FPHBN模型及参数，用DeepCrack数据集对改进后的FPHBN模型进行训练；将采集到的路面裂缝图像放入训练后的FPHBN模型中进行测试，若测试结果不合格则调整FPHBN模型结构和参数重新训练，直至测试合格；利用测试合格的FPHBN模型对裂缝图像进行分类和损害程度的评估；通过改进的FPHBN网络结构，并整合空间注意力机制到特征金字塔模块，能够实现在复杂的背景环境中准确地检测出路面裂缝。

主权项：1.一种改进FPHBN网络结构的路面裂缝检测方法，其特征在于，包括：采集路面图像集；筛选所述路面图像集中含有裂缝的图像，将其裁剪成256×256的固定尺寸后进行标注得到GroundTrue数据，用以构建训练集和测试集；调整FPHBN模型及参数，用DeepCrack数据集对改进后的FPHBN模型进行训练；将采集到的路面裂缝图像放入训练后的所述FPHBN模型中进行测试，若测试结果不合格则调整所述FPHBN模型结构和参数重新训练，直至测试合格；利用测试合格的所述FPHBN模型对所述裂缝图像进行分类和损害程度的评估；输入数据经过改进的所述FPHBN模型前向传播得到输出值包括：使用基于改进的HED骨干网络来提取多层次多尺度的卷积特征图；整合空间注意力机制到特征金字塔模块中，将深层语义特征逐层地引入浅层网络中，在每一层特征图与上层特征图融合后送入空间注意力模块来减少图像噪声影响；采用侧边深度监督网络对每一个侧边输出都单独预测，并用改进的交叉熵损失函数对每一个侧边单独监督；最后将5个预测结果进行融合拼接得到最终的卷积特征预测输出结果；所述改进的HED骨干网络是在HED的基础上引入多尺度空洞卷积来提取有效的上下文信息；所述改进的特征融合模块是在原始的特征金字塔模块的基础上添加空间注意力机制；所述改进的交叉熵损失函数是在原有的交叉熵损失函数的基础上加上一个平衡简单样本和困难样本的权重因子。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种改进FPHBN网络结构的路面裂缝检测方法