[发明专利]一种道面病害分割的方法有效
| 申请号： | 202011322972.4 | 申请日： | 2020-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN112419269B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 费越;杨辉;余世杰;李鹏程;黄敏;桂仲成 | 申请（专利权）人： | 成都圭目机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V20/70;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都佳划信知识产权代理有限公司 51266 | 代理人： | 史姣姣 |
| 地址： | 610000 四川省成都市龙*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 病害 分割 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种道面病害分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：采用改进型Focal Loss函数进行处理，深度学习网络是以VGG16为骨架的FCN，输入是道面图像，输出是裂缝/背景的二分类图像，优化器使用Adam，
设定FocalLoss函数的权值w，其表达式为：
其中，pt是经过函数Sigmoid激活后的预测输出，其取值范围为[0,1]；y是真实样本的标签，0表示负样本，1表示正样本；γ是平衡简单与困难样本的系数，其取值为[0.5,5]；
预设阈值β，并将权值w转换成分段函数w'，其表达式为：
利用分段函数w'对Focal Loss函数进行优化，得到改进型Focal Loss函数，其表达式为：
其中，α是平衡正负样本的系数，其取值为[0,1]。
2.根据权利要求1所述的一种道面病害分割的方法，其特征在于，所述阈值β取值为0.05；所述平衡正负样本的系数α取值为0.25，且所述平衡简单与困难样本的系数γ的取值为2。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都圭目机器人有限公司，未经成都圭目机器人有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011322972.4/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
