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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开一种基于实例分割的路面病害智能检测方法及系统，利用线阵相机采集包含路面病害的图像数据，通过自适应直方图均衡化对所采集的图像数据进行预处理；建立多层级特征提取网络提取图像数据中的全局特征，输出多尺度特征图；采用空间‑通道注意力机制对多尺度特征图进行处理，增强其特征信息，使目标区域充分激活；通过采用转置卷积上采样的路径聚合金字塔网络对多尺度特征图进行特征融合，将金字塔网络的输出特征通过自适应增强机制进一步增强；将增强后的多尺度特征图进行模型训练；使用优化好的实例分割模型对采集的多张路面图像进行预测。本发明解决了现有的路面病害检测方法的局限性，提升路面病害检测精度、解决跨图病害识别等难点。
主权项：1.基于实例分割的路面病害智能检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S100、利用线阵相机采集包含路面病害的图像数据并对图像数据中的路面病害进行人工标注真值，通过自适应直方图均衡化对所采集的图像数据进行预处理；S200、建立多层级特征提取网络提取图像数据中的全局特征，输出多尺度特征图；S300、采用空间-通道注意力机制对多尺度特征图进行处理，增强其特征信息，使多尺度特征图中对应路面病害特征的目标区域充分激活；S400、采用转置卷积上采样的路径聚合金字塔网络，对多尺度特征图进行特征融合，将金字塔网络的输出特征通过自适应增强机制进一步增强；S500、将增强后的多尺度特征图输入实例分割模型进行模型训练，通过实例分割模型的图像分类、目标检测与实例分割分别预测路面病害的种类、空间位置与分割掩码，并与S100中人工标注的真值分别计算分类损失、框回归损失和掩码损失，对实例分割模型参数进行优化；S600、使用训练好的实例分割模型对采集的多张路面图像进行预测，得到每张图像的预测结果后拼接得到整条路面的分割掩码，使用自适应形态学操作对每个病害种类的掩码矩阵进行处理，最终得到整条路面的病害检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于实例分割的路面病害智能检测方法及系统
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