[发明专利]一种基于MobileNet-PSPNet神经网络模型的路面裂缝检测方法在审
| 申请号： | 202110250339.7 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN113034444A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 杨亚龙;苏亮亮;赵自豪;朱徐来;张睿;孙加加;李惠;白云飞;张玲;汪成 | 申请（专利权）人： | 安徽建筑大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06K9/34 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 周雷 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Mobilenet‑PSPNet神经网络模型的校园道路裂缝检测方法，方法步骤如下：S1.收集裂缝图像数据集，人工标定标签并将其转换为对应的掩码位图；S2.设计MobileNet‑PSPNet神经网络并使用步骤S1中处理过的图像进行训练；S3.采集校园路面图像并实时传输至终端；S4.利用MobileNet提取步骤S3中采集到的数据集图像的全局特征；S5.对步骤S4中所获得的全局特征图通过MobileNet‑PSPNet网络中的金字塔自适应平均池化模块提取局部特征；S6.将步骤S5中得到的局部特征进行上采样操作，然后将其与全局特征进行特征融合，得到既包含全局特征和局部特征的新特征；S7.通过卷积与上采样操作得到最终预测结果。本发明通过基于PSPNet卷积神经网络改进的Mobilenet‑PSPNet对校园道路的裂缝实现实时检测，准确高效，不易产生错检漏检。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mobilenet pspnet 神经网络 模型 路面 裂缝 检测 方法 | ||
【主权项】：
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