[发明专利]一种基于深度学习的路面缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 202111182085.6 | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN114066808A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 陈波;李琦;王鑫;白卓玉;于令君;赵建敏;王月明 | 申请（专利权）人： | 内蒙古科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06T7/66;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京驰纳南熙知识产权代理有限公司 11999 | 代理人： | 李佳佳 |
| 地址： | 014000 内蒙*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的路面缺陷检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：图像分割模型构建，U‑MDN使用U‑Net特征提取网络作为主干，提取从不同卷积阶段得到的多尺度特征，使用U‑MDM进一步提取缺陷深层特征，再将浅层特征和深层特征中得到的多尺度特征进行高效融合，以得到预测结果；路面缺陷量化评定，基于量化参数进一步计算路面破损指标，得到相应的路面破损等级。本发明克服了常用标准卷积提取的特征单一的缺点，可以去除冗余信息减少计算量；通过使用改进的深度神经网路对路面缺陷进行实时检测，克服了传统人工检测路面方法的缺点，提高了检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 路面 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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