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摘要：本申请提出了一种双分支结构的道路裂缝深度预测模型的构建方法及装置，包括以下步骤：获取标注的裂缝深度的道路图像以及与道路图像对应的裂缝掩码图像；使用特征提取模块对道路图像以及裂缝掩码图像进行特征提取；通过全局‑局部注意力融合模块进行全局‑局部注意力计算得到第二道路图像特征与第二裂缝掩码图像特征；使用输出模块对第二预测道路图像特征与第二预测裂缝掩码特征进行输出得到道路图像中每一裂缝的裂缝深度。本方案通过双分支架构来分别对道路图像的RGB特征以及掩码特征进行特征提取，并引入了全局‑局部注意力融合模块来保证既不会丢失重要的局部细节，也能考虑到全局结构，来提高对裂缝深度预测的准确性。

主权项：1.一种双分支结构的道路裂缝深度预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取标注的裂缝深度的道路图像以及与道路图像对应的裂缝掩码图像，其中，使用裂缝分割模块对道路图像进行处理得到对应的裂缝掩码图像，所述裂缝掩码图像中仅包含道路图像中的裂缝信息，其中，所述裂缝分割模块包括第一分支以及第二分支，所述第一分割分支直接对所述道路图像进行裂缝分割得到第一分割结果，所述第二分割分支以道路图像为作为引导对所述第一分割结果进行去噪得到第二分割结果，所述第二分割结果为裂缝掩码图像，所述第一分割分支以Transformer金字塔结构作为编码器，以多层卷积结构作为解码器来对道路图像进行特征的提取分析得到粗糙裂缝掩码图像，第二分割分支分别使用扩张卷积层与卷积提取层对道路图像进行特征提取后进行融合得到融合结果，融合结果再依次经过SENet网络和两个卷积层得到引导特征，最后使用引导图像滤波器基于引导特征对第一分割结果进行去噪得到第二分割结果；使用特征提取模块对道路图像以及裂缝掩码图像进行特征提取得到第一道路图像特征与第一裂缝掩码图像特征；在全局-局部注意力融合模块中将第一道路图像特征与第一裂缝掩码图像特征进行通道连接后得到第一融合结果，并对第一融合结果分别进行全局注意力计算和局部注意力计算得到全局注意力结果以及局部注意力结果，再将全局注意力结果以及局部注意力结果相加得到第二融合结果，将第二融合结果拆分为第二道路图像特征与第二裂缝掩码图像特征；使用输出模块对第二预测道路图像特征与第二预测裂缝掩码特征进行输出得到道路图像中每一裂缝的裂缝深度，基于输出模块的输出结果与标注信息构建损失函数，并根据损失函数来修正道路裂缝深度预测模型的参数，其中，所述道路裂缝深度预测模型包括裂缝分割模块、特征提取模块、全局-局部注意力融合模块以及输出模块。

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百度查询： 中国计量大学 双分支结构的道路裂缝深度预测模型的构建方法及装置