一种基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法，道路工程技术领域，包括以下步骤：使用特征提取网络对原始图像进行处理，得到特征图；目标识别模块基于特征图对路面病害进行目标检测，获取病害的包围框；实例分割模块基于包围框计算得出病害目标对应的特征图的位置，并通过上采样、反卷积等计算对目标进行实例分割；视觉追踪模块基于包围框计算得出病害目标对应的特征图的位置，计算其id特征，以便进行下一步的视觉追踪，对于模型轻量化和部署在嵌入式设备中具有重要意义。化和部署在嵌入式设备中具有重要意义。化和部署在嵌入式设备中具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法


[0001]本专利技术涉及道路工程
，具体为一种基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法。

技术介绍

[0002]随着交通工程的日益发展，对于高速公路以及国省干道的智能化养护巡检成为一个需求，基于视觉对公路的病害进行识别和定量检测是智能化巡检的重要部分。目前对于基于视觉的路面病害检测需要通过图像或视频数据来对路面的病害进行检测、计数和定量统计。检测需要判断图片帧中是否存在病害以及病害的像素坐标；计数需要统计视频中存在多少病害，为了避免重复统计，需要对检测到的病害进行视觉追踪；定量统计需要对检测到的病害包围框进行实例分割，获取病害的像素数量。
[0003]在以往的技术中，通常使用多个模型串联的方式达到上述目标。例如，使用目标检测算法(如Yolo等)对视频进行目标检测，对检测到的结果使用视觉追踪的算法(如DeepSort等)进行计数统计，对截取的到图像帧使用实例分割模型(如Unet等)获取其分割图像。这样的方法会导致整体模型过于庞大，难以部署到嵌入式设备中。
[0004]本专利技术提出一种基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)使用特征提取网络对原始图像进行处理，得到特征图；(2)目标识别模块基于特征图对路面病害进行目标检测，获取病害的包围框；(3)实例分割模块基于包围框计算得出病害目标对应的特征图的位置，并通过上采样、反卷积的计算对目标进行实例分割；(4)视觉追踪模块基于包围框计算得出病害目标对应的特征图的位置，计算其id特征，以便进行下一步的视觉追踪。2.如权利要求1所述的基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法，其特征在于，所述的步骤(3)中，基于原始特征图对病害目标进行实例分割。3.如权利要求1所述的基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法，其特征在于，所述的步骤(4)中，基于原始特征图对病害目标计算id特征并进行视觉追踪。4.如权利要求1所述的基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，特征提取网络：特征提取网络由Darknet53网络及一个特征融合网络构成，特征提取网络通过对原始图像进行卷积操作获取原始图像的深度特征，特征融合网络通过对特征提取网络不同层的深度特征进行上采样以及合并操作，获取原始图像不同层次的深度特征。5.如权利要求1所述的基于轻量化模型的裂缝分割和追踪方法，其特征在于，所述的步骤(2)中，目标识别模块：使用yolov3基于anchorfree的目标识别算法对特征图进行回归预测，得到关于包围框的6个参数，分别为：包围框的中心点坐标(t
x
、t
y
)、包围框的高度和宽度(t
h

【专利技术属性】
技术研发人员：莫洪柳，刘昆，张汉成，刘衍锋，熊峰，汪良财，武建，胡靖，
申请(专利权)人：江西九江长江公路大桥有限公司，
类型：发明
国别省市：