[发明专利]一种基于机器视觉的轻量化道路路面检测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202011566151.5 申请日: 2020-12-25
公开(公告)号: CN112598066A 公开(公告)日: 2021-04-02
发明(设计)人: 胡增;钟生;彭鹏 申请(专利权)人: 中用科技有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06T7/00;G06T7/73;G06N20/10;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 代理人: 高微微
地址: 230601 安徽省合肥市经济技术*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 机器 视觉 量化 道路 路面 检测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于机器视觉的轻量化道路路面检测方法,其特征在于,包括:

获取待识别的道路路面图像,所述道路路面图像包括路面损坏状态;

对道路路面图像中的路面损坏位置进行目标框标记,得到道路路面图像中路面损坏的目标区域;

将道路路面图像输入到已训练完成的深度学习模型中,所述深度学习模型包括SVM分类器和回归器;

根据SVM分类器对路面损坏的局部图像进行图像处理,得到道路路面的损坏类型;

根据回归器对预测框进行修正,并根据目标区域对锚框进行边界回归处理,得到路面损坏位置。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的轻量化道路路面检测方法,其特征在于,在对道路路面图像中的路面损坏位置进行目标框标记,得到道路路面图像中路面损坏的目标区域之后,对道路路面图像进行预处理,具体预处理包括:

对道路路面图像进行数据增强处理,得到增强后的道路路面图像;

对增强后道路路面图像数据设定初始锚框,计算路面损坏位置所处的锚框值,该锚框值对应的锚框位置作为预测框;

对增强后道路路面图像进行自适应缩放,得到同一标准的道路路面图像。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的轻量化道路路面检测方法,其特征在于,在将道路路面图像输入到已训练完成的深度学习模型中,包括:

对所述道路路面图像进行切片处理,得到特征向量图;

对所述特征向量图进行多次卷积处理,提取道路路面图像的特征值;

将道路路面图像的特征值送入SVM分类器中,以输出道路路面的损坏类型。

4.根据权利要求2所述的基于机器视觉的轻量化道路路面检测方法,其特征在于,在根据回归器对锚框进行修正,并根据目标区域对锚框进行边界回归处理,得到路面损坏位置中,其中,对锚框进行边界回归处理,具体包括:

利用平移变换和尺度变换对道路路面图像进行映射,得到预测框对应的预测值;

根据预测值和目标框对应的真实值之间差距最小原则,得到损失函数;

对根据函数优化目标对损失函数进行优化,得到修正后的预测框;

根据预测框和目标框,计算损失CIOU,得到预测框偏离目标框的损失量,最终得到路面损坏位置。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的轻量化道路路面检测方法,其特征在于,在利用平移变换和尺度变换对道路路面图像进行映射,得到预测框对应的预测值d*(P)(*为x,y,w,h)中,通过以下公式计算:

其中,四维向量(x,y,w,h),x,y表示窗口的中心点坐标,w,h表示窗口的宽高,Φ5(P)是目标框的特征向量,w*T是要学习的参数。

6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的轻量化道路路面检测方法,其特征在于,在根据预测值和目标框对应的真实值之间差距最小原则,得到损失函数中,损失函数LOSS通过以下公式计算:

ty=(Gy-Py)/Ph

tw=log(Gw/Pw)

th=log(Gh/Ph)

其中,预测框平移变换和尺度变换的真实特征向量t*=(tx,ty,tw,th),表示真实的学习参数,tx和ty为预测框的平移量,tw,th为尺度变换的缩放量,Gx、Gy、Gw、Gh表示目标框的中心点坐标值和宽高值,Px、Py、Pw、Ph表示预测框的中心点坐标值和宽高值。

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