道路病害识别方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种道路病害识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该道路病害识别方法包括：获取目标道路的多个维度目标图像，多个维度目标图像包括目标道路的彩色图像、雷达数据图像、红外图像、紫外图像中的至少两者；获取多个维度目标图像的采集设备的目标速度参数，采集设备为在目标道路上运动的设备；基于多个维度目标图像进行特征提取，得到多个维度目标图像的目标图像特征；对目标图像特征和目标速度参数进行融合，得到多个维度目标图像的目标融合特征；基于目标融合特征进行识别，确定目标道路中存在的道路病害。本申请中通过结合多维度、多模态数据进行道路病害识别，可以提高道路病害识别的准确率。可以提高道路病害识别的准确率。可以提高道路病害识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
道路病害识别方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉
，具体涉及一种道路病害识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]道路病害包括裂缝、坑槽、车辙、松散、沉陷、表面破损等。道路病害不仅会影响道路的正常使用、缩短道路的寿命，而且存在一定的安全隐患。随着道路养护重要性的提高，及早发现病害并进行处置是减少路面病害和降低大规模病害发生率的关键。
[0003]现有技术中，主要是通过计算机视觉技术中的图像分割和分类技术，基于图像进行道路病害的自动识别和病害等级的区分。
[0004]但是，本申请的专利技术人在实际应用过程中发现，单独地基于单一维度的图像数据进行道路病害的自动识别，由于图像只是单一维度的模态数据，在如夜间、雨天等特殊环境下采集的图像会存在无法识别或识别错误的问题，因此，道路病害的识别准确率相对较低。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种道路病害识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有基于单模态图像数据的道路病害识别方法，识别准确率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路病害识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标道路的多个维度目标图像，所述多个维度目标图像包括所述目标道路的彩色图像、雷达数据图像、红外图像、紫外图像中的至少两者；获取所述多个维度目标图像的采集设备的目标速度参数，所述采集设备为在所述目标道路上运动的设备；基于所述多个维度目标图像进行特征提取，得到所述多个维度目标图像的目标图像特征；对所述目标图像特征和所述目标速度参数进行融合，得到所述多个维度目标图像的目标融合特征；基于所述目标融合特征进行识别，确定所述目标道路中存在的道路病害。2.根据权利要求1所述的道路病害识别方法，其特征在于，所述对所述目标图像特征和所述目标速度参数进行融合，得到所述多个维度目标图像的目标融合特征，包括：获取预设的带注意力提取参数；通过所述带注意力提取参数，对所述目标速度参数进行信息提取，得到所述目标速度参数的目标速度特征；将所述目标图像特征和所述目标速度特征进行叠加，得到所述目标融合特征。3.根据权利要求2所述的道路病害识别方法，其特征在于，所述获取预设的带注意力提取参数之前，还包括：获取训练样本，所述训练样本包括样本道路的多个维度样本图像和所述多个维度样本图像的样本速度参数，所述训练样本标注有所述样本道路的实际道路病害分割信息；通过待训练病害识别模型中的第一特征提取模块，基于所述多个维度样本图像进行特征提取，得到所述多个维度样本图像的样本图像特征；通过所述待训练病害识别模型中带注意力机制的第二特征提取模块，对所述样本速度参数进行信息提取，得到所述样本速度参数的样本速度特征；通过所述待训练病害识别模型中的特征叠加模块，对所述样本图像特征和所述样本速度特征进行融合，得到所述多个维度样本图像的样本融合特征；通过所述待训练病害识别模型中的预测模块，基于所述样本融合特征进行病害分割，得到所述样本道路的预测道路病害分割信息；基于所述预测道路病害分割信息和所述实际道路病害分割信息，调整所述待训练病害识别模型的模型参数，直至符合预设的停止训练条件时，得到已训练病害识别模型；将所述已训练病害识别模型中第二特征提取模块的特征提取参数，作为所述带注意力提取参数。4.根据权利要求1所述的道路病害识别方法，其特征在于，所述基于所述目标融合特征进行识别，确定所述目标道路中存在的道路病害之后，还包括：获取所述道路病害的目标道路病害分割信息；基于所述目标道路病害分...

【专利技术属性】
技术研发人员：白军，
申请(专利权)人：丰图科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：