[发明专利]一种基于深度学习的路面灌封裂缝检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的路面灌封裂缝检测方法：步骤1：采集路面灌封裂缝图像，进行图像增广得到路面图像；步骤2：对路面图像进行图像标注，得到每一幅路面图像对应的裂缝区域框；将所有标注后的路面灌封裂缝图像放缩为统一尺寸，得到放缩后的图像，作为训练集；步骤3：构建灌封裂缝检测模型，将训练集输入所构建的灌封裂缝检测模型中进行训练，得到灌封裂缝模型的最优权重；步骤4：将待检测图像输入训练后得到的灌封裂缝检测模型中，得到待检测图像中物体是灌封裂缝的置信度和检测框，将灌封裂缝置信度和检测框标注在待检测图像上。本发明首次使用了深度学习的方法对路面图像中的灌封裂缝进行检测，并能够达到0.8994的检测精度。

主权项

1.一种基于深度学习的路面灌封裂缝检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集N幅路面灌封裂缝图像，对N幅路面灌封裂缝图像进行图像增广，得到M幅路面图像，M>N；步骤2：对M幅路面图像进行图像标注，得到每一幅路面图像对应的裂缝区域框；将所有标注后的路面灌封裂缝图像放缩为统一尺寸，得到放缩后的图像，作为训练集；步骤3：构建灌封裂缝检测模型，将训练集输入所构建的灌封裂缝检测模型中进行训练，得到灌封裂缝模型的最优权重；步骤4：将待检测图像输入经步骤3训练后得到的灌封裂缝检测模型中，得到待检测图像中物体是灌封裂缝的置信度和检测框，将灌封裂缝置信度和检测框标注在待检测图像上。