[发明专利]一种根据实时路面图像识别道路施工状态的方法与系统

权利要求书

1.一种根据实时路面图像识别道路施工状态的方法，其特征在于，包括步骤：

S1：通过道路路面模型分割实时路面图像得到路面区域图像，提取路面区域图像中的非路面目标区域并纳入候选目标区域；

S2：通过施工标识物检测模型获取实时路面图像中的道路施工标识物的坐标并纳入候选施工标识物坐标集；

S3：获取候选施工标识物坐标集中各坐标与预设施工物特征点坐标集中对应坐标的距离信息集；所述预设施工物特征点坐标集为利用预设方法进行更新获得的施工物特征点坐标集；

S4：判断距离信息集中是否含有符合预设标准的距离信息，若有，提取该距离信息对应的道路施工标识物坐标并纳入候选坐标集；

S5：判断候选坐标集与候选目标区域是否有交集，如果有，则判断交集区域处于道路施工状态。

2.根据权利要求1所述的一种根据实时路面图像识别道路施工状态的方法，其特征在于，所述步骤S1中道路路面模型的获取方式为：

获取各时间段以及应用场景的路面图像；

通过语义分割样本标注工具标注路面图像中的车道路面获取车道路面标注训练集；

通过车道路面标注训练集训练语义分割深度学习网络获取道路路面模型。

3.根据权利要求1所述的一种根据实时路面图像识别道路施工状态的方法，其特征在于，所述步骤S2中施工标识物检测模型的获取方式为：

获取各时间段以及应用场景的路面图像；

通过目标检测样本标注工具标注路面图像中的道路施工标识物获取道路施工标识物训练集；

通过道路施工标识物训练集训练深度学习目标检测网络获取施工标识物检测模型。

4.根据权利要求1所述的一种根据实时路面图像识别道路施工状态的方法，其特征在于,所述步骤S3中的预设方法包括步骤：

S31：获取当前帧的实时路面图像；

S32：通过特征点检测技术提取实时路面图像的特征点图像，并初始化特征点图像中各像素点的特征点计数值为零；

S33：以像素为单元遍历特征点图像，并判断相同坐标的像素是否为像素特征点，若是，则特征点计数值加1；

S34：判断已获取的实时路面图像帧数是否达到预设值，若是，则进入下一步骤，若否，则获取下一帧实时路面图像并返回步骤S32；

S35：判断各像素点的特征点计数值是否在预设范围内，若是，则将对应像素点的坐标纳入施工物特征点坐标集。

5.一种根据实时路面图像识别道路施工状态的系统，其特征在于，包括：

候选目标区域模块：通过道路路面模型分割实时路面图像得到路面区域图像，提取路面区域图像中的非路面目标区域并纳入候选目标区域；

候选施工标识物坐标集模块：通过施工标识物检测模型获取实时路面图像中的道路施工标识物的坐标并纳入候选施工标识物坐标集；

距离信息集模块：获取候选施工标识物坐标集中各坐标与预设施工物特征点坐标集中对应坐标的距离信息集；所述预设施工物特征点坐标集为利用预设方法进行更新获得的施工物特征点坐标集；

候选坐标集模块：判断距离信息集中是否含有符合预设标准的距离信息，若有，提取该距离信息对应的道路施工标识物坐标并纳入候选坐标集；

道路施工状态获取模块：判断候选坐标集与候选目标区域是否有交集，如果有，则判断交集区域处于道路施工状态。

6.根据权利要求5所述的一种根据实时路面图像识别道路施工状态的系统，其特征在于，所述候选目标区域模块中道路路面模型的获取方式为：

获取各时间段以及应用场景的路面图像；

通过语义分割样本标注工具标注路面图像中的车道路面获取车道路面标注训练集；

通过车道路面标注训练集训练语义分割深度学习网络获取道路路面模型。