本发明专利技术属于人工智能技术领域，公开了一种道路病害检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测图像；分割所述待检测图像，得到道路图像；将所述道路图像输入至目标检测模型中，得到检测结果；根据所述检测结果判断所述待检测图像对应的道路是否存在病害。通过上述方式，将待检测的图像输入值训练好的目标检测模型中，从而得到道路的检测结果，检测结果中包含由道路存在的病害，提升了道路病害的检测效率，并且道路管理人员则可以根据检测结果对道路病害进行修复，提升了道路的安全性。提升了道路的安全性。提升了道路的安全性。
【技术实现步骤摘要】
道路病害检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种道路病害检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在新建高速公路的快速增长的同时，原有的很多高速公路却出现了不同 程度的病害与破损。而且这些病害、破损得不到及时、合理的路面养护，导 致了部分高速公路路况急剧下降，对车辆行驶的舒适性、经济性和安全性产 生了不小的影响。因此，近些年来高速公路路面养护管理及其相关问题受到 了越来越多的关注。
[0003]同时，各地因道路养护的不及时性，出现如窨井盖丢失，重型车辆超载 导致道路严重病害的原因而出现人民生命财产严重损失的事故屡屡发生。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种道路病害检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中如何提升道路病害的检测效率的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种道路病害检测方法，所述方法包括以下步骤：获取待检测图像；分割所述待检测图像，得到道路图像；将所述道路图像输入至目标检测模型中，得到检测结果；根据所述检测结果判断所述待检测图像对应的道路是否存在病害。
[0006]可选地，将所述道路图像输入至目标检测模型中，得到检测结果的步骤之前，还包括：获取初始训练数据集；根据所述初始训练数据集得到目标训练数据集；根据所述目标训练数据集训练初始检测模型，得到目标检测模型。
[0007]可选地，所述根据所述初始训练数据集得到目标训练数据集的步骤，包括：根据所述初始训练数据集确定初始训练图像；根据所述初始训练图像得到训练图像对；根据所述训练图像对得到目标训练数据集。
[0008]可选地，所述根据所述训练图像对得到目标训练数据集的步骤，包括：将所述训练图像对输入至预设训练模型，得到伪标签图像对；确定所述伪标签图像对的置信度；根据所述置信度筛选所述伪标签图像对，得到目标训练图像；根据所述目标训练图像得到目标训练数据集。
[0009]可选地，所述获取待检测图像的步骤，包括：获取待检测视频；
根据所述待检测视频得到帧图像集；根据所述帧图像集确定相邻帧图像；将所述相邻帧图像融合为待检测图像。
[0010]可选地，分割所述待检测图像，得到道路图像的步骤，包括：将所述待检测图像转化为灰度图像；对所述灰度图像进行降噪处理，得到降噪图像；确定所述降噪图像中各像素点的梯度值，并根据所述梯度值得到道路边缘图像；根据所述道路边缘图像确定道路图像。
[0011]可选地，所述根据所述检测结果判断所述待检测图像对应的道路是否存在病害的步骤之后，还包括：当所述待检测图像对应的道路存在病害时，获取所述道路对应的位置信息以及病害类型；根据所述病害类型生成道路修复方案；根据所述位置信息、所述病害类型以及所述道路修复方案生成道路病害报告。
[0012]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种道路病害检测装置，所述道路病害检测装置包括：获取模块，用于获取待检测图像；分割模块，用于分割分割所述待检测图像，得到道路图像；检测模块，用于将所述道路图像输入至目标检测模型中，得到检测结果；判断模块，用于根据所述检测结果判断所述待检测图像对应的道路是否存在病害。
[0013]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种道路病害检测设备，所述道路病害检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的道路病害检测程序，所述道路病害检测程序配置为实现如上文所述的道路病害检测方法的步骤。
[0014]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有道路病害检测程序，所述道路病害检测程序被处理器执行时实现如上文所述的道路病害检测方法的步骤。
[0015]本专利技术通过获取待检测图像；分割所述待检测图像，得到道路图像；将所述道路图像输入至目标检测模型中，得到检测结果；根据所述检测结果判断所述待检测图像对应的道路是否存在病害。通过上述方式，将待检测的图像输入值训练好的目标检测模型中，目标检测模型通过计算分析待检测图像，从而得到道路的检测结果，检测结果中包含由道路存在的病害，道路管理人员则可以根据检测结果对道路病害进行修复，从而提升了道路的安全性。
附图说明
[0016]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的道路病害检测设备的结构示意图；图2为本专利技术道路病害检测方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术道路病害检测方法第二实施例的流程示意图；
图4为本专利技术道路病害检测装置第一实施例的结构框图。
[0017]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0018]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0019]参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的道路病害检测设备结构示意图。
[0020]如图1所示，该道路病害检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（Wireless
‑
Fidelity，Wi
‑
Fi）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）存储器，也可以是稳定的非易失性存储器（Non
‑
Volatile Memory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0021]本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对道路病害检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0022]如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及道路病害检测程序。
[0023]在图1所示的道路病害检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本专利技术道路病害检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在道路病害检测设备中，所述道路病害检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的道路病害检测程序，并执行本专利技术实施例提供的道路病害检测方法。
[0024]本专利技术实施例提供了一种道路病害检测方法，参照图2，图2为本专利技术一种道路病害检测方法第一实施例的流程示意图。
[0025]本实施例中，所述道路病害检测方法包括以下步骤：步骤S10：获取待检测图像。
[0026]需要说明的是，本实施例本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种道路病害检测方法，其特征在于，所述道路病害检测方法包括：获取待检测图像；分割所述待检测图像，得到道路图像；将所述道路图像输入至目标检测模型中，得到检测结果；根据所述检测结果判断所述待检测图像对应的道路是否存在病害。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述道路图像输入至目标检测模型中，得到检测结果的步骤之前，还包括：获取初始训练数据集；根据所述初始训练数据集得到目标训练数据集；根据所述目标训练数据集训练初始检测模型，得到目标检测模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始训练数据集得到目标训练数据集的步骤，包括：根据所述初始训练数据集确定初始训练图像；根据所述初始训练图像得到训练图像对；根据所述训练图像对得到目标训练数据集。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练图像对得到目标训练数据集的步骤，包括：将所述训练图像对输入至预设训练模型，得到伪标签图像对；确定所述伪标签图像对的置信度；根据所述置信度筛选所述伪标签图像对，得到目标训练图像；根据所述目标训练图像得到目标训练数据集。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测图像的步骤，包括：获取待检测视频；根据所述待检测视频得到帧图像集；根据所述帧图像集确定相邻帧图像；将所述相邻帧图像融合为待检测图像。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分割所述待检测图像，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄伟达，陈宇，黄子轩，
申请(专利权)人：杭州智科通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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