[发明专利]一种路面破损检测方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种路面破损检测方法，其特征在于，应用于终端设备，包括：

获取采集装置采集到的路面图像；

将所述路面图像输入预置在所述终端设备中的第一深度学习模型，得到路面异常检测结果；

将所述路面异常检测结果发送至监控中心，以使所述监控中心根据所述路面异常检测结果进行告警。

2.如权利要求1所述的一种路面破损检测方法，其特征在于，在所述获取采集装置采集到的路面图像之后，还包括：

将所述路面图像发送至所述监控中心，以使所述监控中心将所述路面图像输入第二深度学习模型，对所述第二深度学习模型进行训练。

3.如权利要求2所述的一种路面破损检测方法，其特征在于，在所述将所述路面图像发送至所述监控中心之后，还包括：

按照预设周期获取所述第一深度学习模型的准确率及所述第二深度学习模型的准确率；

对所述第一深度学习模型的准确率及所述第二深度学习模型的准确率进行比较；

若所述第二深度学习模型的准确率大于所述第一深度学习模型的准确率，则从所述监控中心获取所述第二深度学习模型；

将所述第一深度学习模型替换为所述第二深度学习模型。

4.如权利要求1所述的一种路面破损检测方法，其特征在于，所述以使所述监控中心根据所述路面异常检测结果进行告警，包括：

向路面维护终端发送报警信息，所述报警信息用于指示所述路面维护终端根据所述报警信息进行报警。

5.如权利要求1至4任一项所述的一种路面破损检测方法，其特征在于，所述路面异常检测结果包括路面异常种类及路面异常位置，所述路面异常种类包括路面裂缝，所述终端设备包括车载终端，所述方法还包括：

根据所述路面异常位置，在所述车载终端的终端地图的对应位置显示所述路面检测结果。

6.一种路面破损检测装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于获取采集装置采集到的路面图像；

检测结果获取模块，用于将所述路面图像输入预置在所述终端设备中的第一深度学习模型，得到路面异常检测结果；

检测结果发送模块，用于将所述路面异常检测结果发送至监控中心，以使所述监控中心根据所述路面异常检测结果进行告警。

7.如权利要求6所述的一种路面破损检测装置，其特征在于，还包括：

路面图像发送模块，用于将所述路面图像发送至所述监控中心，以使所述监控中心将所述路面图像输入第二深度学习模型，对所述第二深度学习模型进行训练。

8.如权利要求6所述的一种路面破损检测装置，其特征在于，还包括：

准确率获取模块，用于按照预设周期获取所述第一深度学习模型的准确率及所述第二深度学习模型的准确率；

准确率比较模块，用于对所述第一深度学习模型的准确率及所述第二深度学习模型的准确率进行比较；

第二深度学习模型接收模块，用于若所述第二深度学习模型的准确率大于所述第一深度学习模型的准确率，则从所述监控中心获取所述第二深度学习模型；

模型更新模块，用于将所述第一深度学习模型替换为所述第二深度学习模型。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。