[发明专利]智能型道路缺失辨识方法及其系统

权利要求书

1.一种智能型道路缺失辨识方法，用来快速辨识如：龟裂、纵横裂缝、坑洞、人孔盖外围破损等道路缺失，以供相关单位进行修复，其特征在于，智能型道路缺失辨识方法包括下列步骤：

提供一智能型道路缺失辨识系统，其包含一行车拍摄装置、一道路分析模块及一道路缺失辨识模块；

行进间针对道路表面连续撷取一路面影像信息，且路面影像信息包含至少一道路区块及至少一背景区块；

将路面影像信息切分为多个画面单元，并针对每一画面单元使用至少一设定条件进行分析后，以辨识画面单元是否属于道路区块并将其标记为辨识道路所需的一训练数据，并且，将画面单元属于道路区块的训练数据经道路分析模块收集后，进行分类学习以提高辨识道路的正确率；

利用道路区块中因多个道路缺失所产生的裂纹，并剔除零星不连续的裂纹后，区分道路区块中的多个道路缺失；

采用特征取值及分布状态，判定为何种道路缺失；及

收集判定错误的多个道路缺失的多个道路区块数据，以供道路缺失辨识模块集中训练而提高准确率。

2.如权利要求1所述的智能型道路缺失辨识方法，其特征在于，设定条件选自：图项特征数值、色度分布、亮度分布、梯度及其组合其中的一者。

3.如权利要求1所述的智能型道路缺失辨识方法，其特征在于，在“将路面影像信息切分为多个画面单元，并针对每一画面单元使用至少一设定条件进行分析后，以辨识画面单元是否属于道路区块并将其标记为辨识道路所需的一训练数据，并且，将画面单元属于道路区块的训练数据经道路分析模块收集后，进行分类学习以提高辨识道路的正确率”的步骤中，进行集中训练时，首先要先收集画面单元属于道路区块的数据及画面单元不属于道路区块的数据作为样本，并建立一样本档案列表，在利用一样本建立程序对正确的样本建立一样本数据文件，藉由样本数据文件输入道路缺失辨识模块作训练。

4.如权利要求1所述的智能型道路缺失辨识方法，其特征在于，在“ 采用特征取值及分布状态，判定为何种道路缺失” 的步骤中，特征取值主要针对裂纹的长宽比、面积及密度等。

5.一种使用权利要求1所述的智能型道路缺失辨识方法而使用的智能型道路缺失辨识系统，用来安装于行驶中的一车辆，其特征在于，智能型道路缺失辨识系统包括：

一行车拍摄装置，包含一支架、至少一摄影装置及一图像处理单元，摄影装置通过支架而延伸安装设置于车辆前方适当位置，图像处理单元设置于车辆内部，摄影装置电性连接图像处理单元，以取得包含至少一道路区块及至少一背景区块的路面影像信息；

一道路分析模块，电性连接图像处理单元以接收路面影像信息，将其切分为多个画面单元，并针对每一画面单元使用设定条件进行分析后，以辨识画面单元是否属于道路区块，并将其标记为辨识道路所需的训练数据；及

一道路缺失辨识模块，电性连接道路分析模块以接收道路区块，利用道路区块中因多个道路缺失所产生的裂纹，剔除零星不连续的裂纹后，区分道路区块中的多个道路缺失，并采用特征取值及分布状态，判定为何种道路缺失，收集判定错误的多个道路缺失的多个道路区块数据，以供道路缺失辨识模块集中训练而提高准确率。

6.如权利要求5所述的智能型道路缺失辨识系统，其特征在于，设定条件选自：图项特征数值、色度分布、亮度分布、梯度及其组合其中的一者。

7.如权利要求5所述的智能型道路缺失辨识系统，其特征在于，特征取值针对裂纹的长宽比、面积及密度。