一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备制造技术

本实用新型专利技术公开了一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备，具体涉及计算机视觉领域，包括飞行器、摄像云台、无线传输模块和服务器，摄像云台的输出端与无线传输模块的输入端电性连接，无线传输模块的输出端与服务器的输入端电信号连接，无线传输模块用于将摄像云台采集的沥青道路路面图像信息进行实时传输至服务器，服务器的内部设有卷积神经网络、注意力模块。本实用新型专利技术通过深度卷积神经网络提取特征，将人工神经网络和深度学习技术相结合，具有结构层次、特征抽取和分类结合的全局训练特征，利用权值共享的技术，减少了网络中的参数，克服神经网络中的计算量大等问题，具有泛化能力强，识别效率高的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备
本技术涉及计算机视觉
，更具体地说，本技术具体为一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备。
技术介绍
视觉系统是人类感知世界的重要途径，也是人类对自身研究认识最深刻的部分，研究表明80％的外界信息时通过人类视觉系统传递给大脑。在实际生活中，人们能够非常轻松的通过视觉系统达到感知世界的目的。虽然，人类视觉系统功能非常强大，但是发展能够模拟人类视觉系统的计算机视觉仍然十分必要。当前，计算机视觉技术越来越受到学者们的关注，并且取得了丰富的成果，但是，距离像人类视觉一样感知外界信息的目标还很遥远。目标检测是计算机视觉一个重要的研究方向，某些技术已经成功应用在我们的实际生活中，例如人脸识别、行人检测等应用。随着社会逐步进入智能化和信息化时代，对场景目标进行分割识别在未来的生活中将会扮演越来越重要的角色。传统的目标检测一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。对于传统目标检测任务主要存在两个问题：一个是基于滑动窗口的区域选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备，其特征在于：包括飞行器(1)、摄像云台(2)、无线传输模块(3)和服务器(4)，所述飞行器(1)用于携带摄像云台(2)进行高空侦查拍摄采集沥青道路路面图像信息，所述摄像云台(2)的输出端与无线传输模块(3)的输入端电性连接，所述无线传输模块(3)的输出端与服务器(4)的输入端电信号连接，所述无线传输模块(3)用于将摄像云台(2)采集的沥青道路路面图像信息进行实时传输至服务器(4)，所述服务器(4)的内部设有卷积神经网络(5)、注意力模块(6)，所述服务器(4)用于对摄像云台(2)采集的沥青道路路面图像信息进行存储和根据卷积神经网络(5)、注意...

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备，其特征在于：包括飞行器(1)、摄像云台(2)、无线传输模块(3)和服务器(4)，所述飞行器(1)用于携带摄像云台(2)进行高空侦查拍摄采集沥青道路路面图像信息，所述摄像云台(2)的输出端与无线传输模块(3)的输入端电性连接，所述无线传输模块(3)的输出端与服务器(4)的输入端电信号连接，所述无线传输模块(3)用于将摄像云台(2)采集的沥青道路路面图像信息进行实时传输至服务器(4)，所述服务器(4)的内部设有卷积神经网络(5)、注意力模块(6)，所述服务器(4)用于对摄像云台(2)采集的沥青道路路面图像信息进行存储和根据卷积神经网络(5)、注意力模块(6)算法进行图像识别并生成检测信息。


2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的检测沥青道路路面的裂缝的设备，其特征在于：所述飞行器(1)的最大飞行高度范围低于330米，所述飞行器(1)的控制端电信号连接有飞行控制器，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宪明，辛公锋，郭洪，王娜，李宁，刘涛，陈铮，王西安，赵世晨，姜涛，
申请(专利权)人：山东高速工程检测有限公司，山东硕翔天成智能科技有限公司，
类型：新型
国别省市：山东;37