【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的道路路面缺陷快速预警装置
本专利技术属于图像处理
，特别是涉及一种基于深度学习的道路路面缺陷快速预警装置。
技术介绍
在行车过程中经常能遇到路面缺陷，由于驾驶人员无法对路面缺陷进行快速的识别，给行车安全造成了危害，严重造成了大量的车祸事故。现有都是工程检测车辆对道路进行定期检测和保养，缺少实时性。并且在现有行驶车辆中仅仅是通过驾驶员的眼睛来对路面缺陷进行判断，使车辆在驾驶过程中绕开缺陷路面，避免车辆损伤或发生事故。但是并不是所有的路面缺陷都能够被驾驶人员及时发现，现有并没有能够给与驾驶人员及时提醒路面缺陷的装置，由于路面缺陷没有被及时发现，为驾驶安全带来了极大的隐患，尤其是在视野效果不好的路段。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于深度学习的道路路面缺陷快速预警装置，通过在车辆上加装道路路面缺陷快速预警装置，能够快速识别前方路段的路面缺陷信息，并对驾驶员进行提醒，使得驾驶员能够快速做出行车反应以绕过缺陷路面，提高驾驶安全性，有效避免由于路面缺陷对...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的道路路面缺陷快速预警装置，其特征在于，在车辆上安装道路路面缺陷快速预警装置，道路路面缺陷快速预警装置包括摄像头、图像处理电路、主控器、无线传输电路、扬声器和显示器；所述摄像头与图像处理电路电连接，所述图像处理电路与主控器电连接，在所述主控器上还连接有无线传输电路、扬声器和显示器；/n在车头处安装摄像头，在车辆前端安装摄像头拍摄路面视频数据，将采集到的视频数据输入图像处理电路对视频数据进行分割后和解析后获取到多帧图像数据；/n将所获得的多帧图像数据传递至主控器，由主控器中建立的基于神经网络的道路缺陷定位和道路缺陷识别模型识别图像中的缺陷信息，对所述缺陷信...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的道路路面缺陷快速预警装置，其特征在于，在车辆上安装道路路面缺陷快速预警装置，道路路面缺陷快速预警装置包括摄像头、图像处理电路、主控器、无线传输电路、扬声器和显示器；所述摄像头与图像处理电路电连接，所述图像处理电路与主控器电连接，在所述主控器上还连接有无线传输电路、扬声器和显示器；
在车头处安装摄像头，在车辆前端安装摄像头拍摄路面视频数据，将采集到的视频数据输入图像处理电路对视频数据进行分割后和解析后获取到多帧图像数据；
将所获得的多帧图像数据传递至主控器，由主控器中建立的基于神经网络的道路缺陷定位和道路缺陷识别模型识别图像中的缺陷信息，对所述缺陷信息进行分类划分，根据划分结果由扬声器提醒驾驶人员注意闪躲，由显示器进行路面信息实时显示；同时将所获得所有类别的缺陷信息通过无线传输电路传输至道路管理中心服务器，由管理中心服务器进行后期道路维护。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的道路路面缺陷快速预警装置，其特征在于，在所述主控器中进行路面缺陷识别，包括步骤：
由所述道路缺陷定位模型将所述多帧图像数据分别进行目标定位，滤除背景信息选取出目标区域位置；
将具有目标定位的图像输入至道路缺陷识别模型中，输出缺陷信息；
对缺陷信息进行判断，进行缺陷类别划分，若为高危缺陷则由扬声器提醒驾驶人员注意闪躲，若为普通缺陷则不进行提醒。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的道路路面缺陷快速预警装置，其特征在于，所述道路缺陷定位模型提取图像中仅含有路面缺陷目标区域的部分，所述道路缺陷定位模型包括卷积层、特征映射层、Softmax层以及全连接层，
所述道路缺陷定位模型的训练过程包括：
从所有原始图像中取出多张原始图像作为待提取区域图像集，利用所述卷积层提取每一幅待提取区域图像的卷积特征图；
在所述的特征映射层中，对每一幅卷积特征图设定多个提取区域，将每个提取区域的区域类别以及区域位置作为各自的区域标签；所述的区域类别包括路面缺陷区域以及背景区域，所述的区域位置为提取区域在卷积特征图中的位置；
将每一幅卷积特...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋金博，
申请(专利权)人：江西交通职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江西;36
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