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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种市政道路智能维护方法，包括：获取道路路面图像，并将道路路面图像输入图像标记模型中，获得标记图像；对标记图像进行裂纹区域的阈值分割，从分割后获得的至少一个像素点中划分出至少一个裂纹区域，并对标记图像进行辅助线区域的阈值分割，从分割后获得的至少一个像素点中划分出至少一个辅助线区域，最后根据至少一个裂纹区域以及至少一个辅助线区域确定受损百分比。本发明基于道路路面图像中隐含的裂纹信息以及辅助线信息对道路的损坏程度进行预估，提高了检验道路损坏程度的准确性和可靠性。

主权项：1.一种市政道路智能维护方法，其特征在于，所述方法包括：获取道路路面图像，并将所述道路路面图像输入图像标记模型中，获得标记图像；对所述标记图像进行裂纹区域的阈值分割，从分割后获得的至少一个像素点中划分出至少一个裂纹区域，其中，所述裂纹区域的特征值大于第一阈值，所述裂纹区域的特征值是根据所述裂纹区域包含的像素点的数量、所述裂纹区域内每个像素点与所述裂纹区域的中心点之间的距离以及所述裂纹区域内水平和垂直方向的像素点数量确定的；对所述标记图像进行辅助线区域的阈值分割，从分割后获得的至少一个像素点中划分出至少一个辅助线区域，其中，所述辅助线区域内的每个像素点的灰度值大于预设值以及所述辅助线区域的边缘为直线；根据所述至少一个裂纹区域以及所述至少一个辅助线区域确定受损百分比；所述对所述标记图像进行裂纹区域的阈值分割，从分割后获得的至少一个像素点中划分出至少一个裂纹区域，包括：对所述标记图像进行裂纹区域的阈值分割，获得至少一个像素点，其中，每个像素点的数据包含点位置以及灰度值；从所述至少一个像素点中划分出至少一个目标区域，其中，所述目标区域内每个像素点满足目标区域划分条件，所述目标区域划分条件是指所述目标区域内每个像素点的灰度值为第一预设值、以及每个像素点的预设相邻区域内均存在灰度值为第一预设值的像素点；根据预设裂纹区域条件从所述至少一个目标区域内选出至少一个预设裂纹区域，所述预设裂纹区域条件是指所述预设裂纹区域内包含的像素点的数量大于第一预设数量、所述裂纹区域内水平方向的像素点数量小于第二预设数量、垂直方向的像素点数量小于第三预设数量、以及所述预设裂纹区域内每个像素点与所述预设裂纹区域的中心点之间的距离均大于预设距离，其中，所述中心点为所述预设裂纹区域的位置中心点；根据所述预设裂纹区域包含的像素点的数量、所述预设裂纹区域内每个像素点与所述预设裂纹区域的中心点之间的距离、所述裂纹区域内水平方向的像素点数量以及所述裂纹区域内垂直方向的像素点数量确定所述预设裂纹区域的特征值；将所述特征值大于第一阈值的预设裂纹区域确定为裂纹区域；所述对所述标记图像进行辅助线区域的阈值分割，从分割后获得的至少一个像素点中划分出至少一个辅助线区域，包括：对所述标记图像进行辅助线区域的阈值分割，获得的至少一个像素点，每个像素点的数据包含点位置以及灰度值；将所述像素点中灰度大于第二预设值的像素点确定为目标像素点；从所述至少一个目标像素点中选出满足预设条件的至少一个辅助线区域，所述预设条件是指所述辅助线区域内包含的所有目标像素点的点位置在一条直线上。

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