[发明专利]基于胶囊特征金字塔的道路裂缝检测方法和存储介质

说明书

本申请涉及一种基于胶囊特征金字塔的道路裂缝检测方法、装置、计算机设备和存储介质。通过将输入的待检测裂缝图像通过基于特征金字塔的从下而上模块进行特征提取，获得各裂缝胶囊特征，各所述裂缝胶囊特征的分辨率和尺度都不同；通过所述特征金字塔的横向模块对各所述裂缝胶囊特征进行信息增强，获得各增强裂缝胶囊特征；通过所述特征金字塔的从上而下模块对各所述增强裂缝胶囊特征进行反卷积上采样，获得裂缝检测信息。采用特征金字塔结构和横向模块的信息增强，充分获得道路裂缝内在的、显著的、高阶性的特征描述，提高裂缝识别正确率。

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种基于胶囊特征金字塔的道路裂缝检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着道路建设的发展，为了满足人们生产生活的需要，建设了庞大且复杂的道路交通网，然而如此庞大且复杂的道路交通网也带来了一个巨大的挑战：道路的养护，由于道路的施工方式、气候条件、行车负载等原因，在使用过程中，高速公路路面通常不可避免地会产生裂缝，如果不及时对路面裂缝进行修复，不但会形成面积更大、危害更严重的裂缝从而增加道路维护成本，还有可能引发严重的交通事故，造成生命、财产的巨大损失。

而目前进行裂缝检测的方式有：1、人工路面裂缝目测丈量法；2、利用安装于移动设备上的CCD数码相机在行驶时自动对道路表面的图像信息进行采集，再通过计算机或图像处理系统来对数据进行分析处理，从真实的道路图像中检测出裂缝的位置及区域；3、通过机器学习构建模型自动拟合裂缝特征进行端到端的裂缝检测等等。

由于实际道路环境的路面背景信息复杂，导致裂缝识别正确率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高裂缝识别正确率的基于胶囊特征金字塔的道路裂缝检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于胶囊特征金字塔的道路裂缝检测方法，所述方法包括：

将输入的待检测裂缝图像通过基于特征金字塔的从下而上模块进行特征提取，获得各裂缝胶囊特征，各所述裂缝胶囊特征的分辨率和尺度都不同；

通过所述特征金字塔的横向模块对各所述裂缝胶囊特征进行信息增强，获得各增强裂缝胶囊特征；

通过所述特征金字塔的从上而下模块对各所述增强裂缝胶囊特征进行反卷积上采样，获得裂缝检测信息。

在其中一个实施例中，所述将输入的待检测裂缝图像通过特征金字塔的从下而上模块进行特征提取，获得各裂缝胶囊特征，各所述裂缝胶囊特征的分辨率和尺度都不同，包括：

将所述待检测裂缝图像输入第一卷积层进行特征提取，获得低阶裂缝特征信息；

将所述低阶裂缝特征信息输入胶囊初始层进行特征转换，获得裂缝胶囊矢量；

通过N个不同尺度的胶囊卷积组，对所述裂缝胶囊矢量进行胶囊卷积，获得各所述胶囊卷积组输出的裂缝胶囊特征；

其中，N个不同尺度的所述胶囊卷积组构成了从下而上的1～N层金字塔式的特征层次结构，各所述裂缝胶囊特征的分辨率和尺度都不同。

在其中一个实施例中，所述N个不同尺度的所述胶囊卷积组的缩放步长为2，通过2×2最大值池化层连接于各胶囊卷积组之间，各胶囊卷积组包含5个相同图像和相同特征尺寸的3×3胶囊卷积层，使得特征图空间分辨率从下而上逐渐降低。

在其中一个实施例中，所述通过所述特征金字塔的横向模块对各所述裂缝胶囊特征进行信息增强，获得各增强裂缝胶囊特征，包括：

对各所述裂缝胶囊特征进行密集空洞卷积处理，获得各所述裂缝胶囊特征对应的第一特征图；

对各所述第一特征图通过预设数量不同尺寸的池化层进行并行池化，获得各所述第一特征图对应的裂缝特征图；