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申请/专利权人：寒武纪行歌(南京)科技有限公司

摘要：本申请提供一种路面质量检测方法、装置及相关产品，涉及人工智能技术领域。具体方案包括：获取待识别的目标图像，目标图像中包括路面区域；采用YOLOv5模型中改进的特征提取网络对目标图像进行特征提取处理，以获得提取后的特征数据；改进的特征提取网络具有最适用于路面病害检测的感受野大小；采用YOLOv5模型中改进的特征加强网络对特征数据进行特征加强处理，以获得加强后的特征；加强后的特征是对特征数据进行初步融合加强处理后，再对中大尺寸特征进行特征融合加强后的特征；根据加强后的特征对目标图像中路面病害进行检测。该方案能够有效提高了路面质量检测的准确率。

主权项：1.一种路面质量检测方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标图像，所述目标图像中包括路面区域；采用YOLOv5模型中改进的特征提取网络对所述目标图像进行特征提取处理，以获得提取后的特征数据；所述改进的特征提取网络具有适用于路面病害检测的感受野大小；所述改进的特征提取网络包括多个特征输出层；采用所述YOLOv5模型中改进的特征加强网络对所述特征数据进行特征加强处理，以获得加强后的特征；所述加强后的特征是对特征数据进行初步融合加强处理后，再对中大尺寸特征进行特征融合加强后的特征；根据所述加强后的特征对所述目标图像中路面病害进行检测；所述采用YOLOv5模型中改进的特征提取网络对所述目标图像进行特征提取处理，以获得提取后的特征数据之前，还包括：设置多个特征输出层中CSP模块的数目参数；将各特征输出层对应的数目参数在预设取值范围内进行随机取值，并在每次随机取值后确定对应的候选特征提取网络；确定各所述候选特征提取网络对应的目标覆盖率；从各所述候选特征提取网络对应的目标覆盖率中确定出预设个数的较佳目标覆盖率；确定预设个数的较佳目标覆盖率对应的候选特征提取网络的参数量及计算量；若存在目标覆盖率最大，参数量及计算量均最小的候选特征提取网络，则将该目标覆盖率最大，参数量及计算量均最小的候选特征提取网络确定为所述改进的特征提取网络；若不存在目标覆盖率最大，参数量及计算量均最小的候选特征提取网络，则对目标覆盖率，参数量及计算量进行归一化处理，并设置对应的权重，通过对目标覆盖率，参数量及计算量进行加权求和的方式计算出加权求和结果；将所述加权求和结果最大的候选特征提取网络确定为所述改进的特征提取网络；所述将各特征输出层对应的数目参数在预设取值范围内进行随机取值，包括：将各特征输出层中CSP模块的数目参数进行长度维度和宽度维度的拆分，以获得各特征输出层对应的长度数目参数及宽度数目参数；针对各特征输出层，将长度数目参数及宽度数目参数进行组合，形成各特征输出层对应的数目参数组合；将各特征输出层对应的数目参数组合中长度数目参数及宽度数目参数在预设取值范围内进行随机取值。

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