一种路面异常情况监测方法、系统、存储介质及设备技术方案

本发明专利技术属于路面图像处理领域，提供了一种路面异常情况监测方法、系统、存储介质及设备。其中，该方法包括获取实时路面视频信息；基于预先训练完成的路面异常监测模型，得到实时路面视频信息中各帧路面图像的异常监测结果；其中，所述路面异常监测模型包括主干网络、特征融合网络和输出端；所述主干网络用于对各帧路面图像进行多尺度特征提取；所述特征融合网络用于融合所述多尺度特征；所述输出端用于通过检测候选框与目标真实框之间的差值来确定特征融合后的路面图像中候选框显示阈值，再从确定的候选框中保留设定置信度的候选框并同时输出对应异常类别。输出对应异常类别。输出对应异常类别。

【技术实现步骤摘要】
一种路面异常情况监测方法、系统、存储介质及设备


[0001]本专利技术属于路面图像处理领域，尤其涉及一种路面异常情况监测方法、系统、存储介质及设备。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]随着公路通车里程和汽车保有量不断增加，对道路养护服务提出了新的要求，道路养护工作面临着新的巨大难度，比如道路图像的获取以及道路图像异常情况的检测精度等等。
[0004]在现有技术中，无人机技术的高速发展为公路交通监测和管理提供了一种全新的解决方案，但是现有的无人机巡检大多需要飞行结束后离线读取拍摄的视频数据，再通过人工肉眼观看的方式检测道路异常情况，此种方式需要耗费大量人力和资源，不能保证实时性且检测准确率低，容易出现漏检和误检的情况。

技术实现思路

[0005]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种路面异常情况监测方法、系统、存储介质及设备，其能够保证路面异常监测的实时性和准确性。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路面异常情况监测方法，其特征在于，包括：获取实时路面视频信息；基于预先训练完成的路面异常监测模型，得到实时路面视频信息中各帧路面图像的异常监测结果；其中，所述路面异常监测模型包括主干网络、特征融合网络和输出端；所述主干网络用于对各帧路面图像进行多尺度特征提取；所述特征融合网络用于融合所述多尺度特征；所述输出端用于通过检测候选框与目标真实框之间的差值来确定特征融合后的路面图像中候选框显示阈值，再从确定的候选框中保留设定置信度的候选框并同时输出对应异常类别。2.如权利要求1所述的路面异常情况监测方法，其特征在于，所述路面异常监测模型在训练阶段还包括输入端，所述输入端用于对训练路面异常监测模型的路面图像进行数据增强处理。3.如权利要求1所述的路面异常情况监测方法，其特征在于，所述主干网络使用跨阶段局部网络对各帧路面图像进行特征提取。4.如权利要求1所述的路面异常情况监测方法，其特征在于，所述特征融合网络为特征金字塔网络。5.如权利要求1所述的路面异常情况监测方法，其特征在于，在所述输出端中，利用加入CIOU Loss损失函数的nms非极大值抑制算法对特征融合后的路面图像进行处理，其中，CIOU Loss损失函数用于检测候选框与目标真实框之间的差值来确定特征融合后的路面图像中候选框显示阈值。6.如权利要求1所述的路面异常情况监测方法，其特征在于，所述路面视频信息为通过拉流的方式实时获取的无人机采集的视频信息。7.一种路面异常情况监测系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张一德，刘国良，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：