本发明专利技术实施例涉及路基检测技术领域，公开了一种城市道路路基病害快速探测的方法，包括：接收摄像头模块采集到的地表图像信息以及位置获取模块采集到的位置信息；当检测到的有标记信息时，获取与地表图像信息关联的位置信息；对获取到的所有的地表图像信息进行图像识别；将与标记位置信息不关联的雷达探测图像输入至路基病害模型中进行图像识别；对与标记位置信息关联的雷达探测信息输入至屏蔽检测模型中进行检测；根据上述状态进行综合判断以确定相应道路区段的病害结果。本发明专利技术实施例中方法通过检测地表标记信息来确定相应的屏蔽位置信息，在后续进行雷达图像检测的时候采用不同的检测模型来对其进行检测，进而提高路基病害检测的精度和速度。害检测的精度和速度。害检测的精度和速度。
【技术实现步骤摘要】
城市道路路基病害快速探测的方法及装置
[0001]本专利技术涉及路基检测
，具体涉及一种城市道路路基病害快速探测的方法及装置。
技术介绍
[0002]目前，处于运营期的公路工程由于受到设计理念或施工技术等方面的限制，再遭遇降雨温度的变化等自然环境的影响可能存在滑坡坍塌等风险。为了保证公路工程的正常运营，故而对路基可能出现的病害进行方便快速的检测成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]针对所述缺陷，本专利技术实施例公开了一种城市道路路基病害快速探测的方法，其能够实现更快速准确地进行路基病害检测的能力。
[0004]本专利技术实施例第一方面公开了城市道路路基病害快速探测的方法，包括：
[0005]接收摄像头模块以预设频率采集到的地表图像信息以及位置获取模块以预设频率采集到的位置信息；
[0006]对所述地表图像信息进行图像识别以确定所述地表图像信息中是否存在相应的标记信息，当检测到的有标记信息时，获取与所述地表图像信息关联的标记位置信息；
[0007]对获取到的所有的地表图像信息进行图像识别以确定地表表面状况；
[0008]获取通过雷达探测模块检测到的雷达探测图像；
[0009]将与所述标记位置信息不关联的雷达探测图像输入至预先构建完成的路基病害模型中进行图像识别以确定所述雷达探测图像中的路基病害状况；
[0010]对与所述标记位置信息关联的雷达探测信息输入至屏蔽检测模型中进行检测以确定相应图像中的屏蔽状态；
[0011]根据所述地表表面状态、路基病害状态以及屏蔽状态进行综合判断以确定相应道路区段的病害结果。
[0012]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述路基病害模型通过如下步骤构建完成：
[0013]获取标记完成的雷达训练图像并构建训练集，所述标记完成的雷达训练图像包括病害区域位置以及病害分类；
[0014]基于卷积神经网络和所述训练集，以雷达训练图像为输入、病害分类结果为输出进行识别训练以建立路基病害模型。
[0015]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，以雷达训练图像为输入、病害分类结果为输出进行识别训练以建立路基病害模型，包括：
[0016]通过卷积层对所述雷达训练图像转换为相应的输入特征图；所述输入特征图为全零填充特征图；
[0017]采用三种预选框来分别进行32倍卷积下采样、16倍卷积下采样和8倍卷积下采样以将所述输入特征图划分为三种预测尺度的特征图，将各个预测尺度的相应特征图均划分为相同大小网格的输出特征图；
[0018]根据标签结果以及输出特征图进行输入至构建路基病害模型进行不断训练直至达到训练要求，在训练构建过程中采用多标签分类的方式来进行不断模型训练。
[0019]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述预选框通过如下步骤进行重新选取：
[0020]提取训练集中所有无区别的边界框；
[0021]将边界框的坐标转换为框的宽高值；
[0022]将全部的边界框中随机生成K个聚类中心作为锚框的初始值；
[0023]根据距离参数来确定锚框与真实框之间的交集面积，并将与锚框相近类的边界框的高宽作为锚框的新的尺寸，并不断重复上述步骤直至聚类完成。
[0024]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述方法还包括：
[0025]接收用户上传的道路信息；
[0026]对所述道路信息进行识别分析以确定道路类型信息；
[0027]根据所述道路类型信息确定相应预先构建完成的路基病害模型。
[0028]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述雷达探测模块被配置为采用160Mhz的天线进行地陷探测、探测深度被配置为5m、时间增益被配置为自动、电磁波在土壤中的传播速度被配置为120m/us。
[0029]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，在所述获取通过雷达探测模块检测到的雷达探测图像之后，还包括：
[0030]采用双边滤波法来对所述雷达探测图像进行滤波处理。
[0031]本专利技术实施例第二方面公开一种城市道路路基病害快速探测的装置，包括：
[0032]接收模块：用于接收摄像头模块以预设频率采集到的地表图像信息以及位置获取模块以预设频率采集到的位置信息；
[0033]标记确定模块：对所述地表图像信息进行图像识别以确定所述地表图像信息中是否存在相应的标记信息，当检测到的有标记信息时，获取与所述地表图像信息关联的标记位置信息；
[0034]第一识别模块：用于对获取到的所有的地表图像信息进行图像识别以确定地表表面状况；
[0035]获取模块：用于获取通过雷达探测模块检测到的雷达探测图像；
[0036]第二识别模块：用于将与所述标记位置信息不关联的雷达探测图像输入至预先构建完成的路基病害模型中进行图像识别以确定所述雷达探测图像中的路基病害状况；
[0037]第三识别模块：用于对与所述标记位置信息关联的雷达探测信息输入至屏蔽检测模型中进行检测以确定相应图像中的屏蔽状态；
[0038]结果判断模块：用于根据所述地表表面状态、路基病害状态以及屏蔽状态进行综合判断以确定相应道路区段的病害结果。
[0039]本专利技术实施例第三方面公开一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代
码，用于执行本专利技术实施例第一方面公开的城市道路路基病害快速探测的方法。
[0040]本专利技术实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本专利技术实施例第一方面公开的城市道路路基病害快速探测的方法。
[0041]与现有技术相比，本专利技术实施例具有以下有益效果：
[0042]本专利技术实施例中的城市道路路基病害快速探测的方法通过检测地表标记信息来确定相应的屏蔽位置信息，在后续进行雷达图像检测的时候采用不同的检测模型来对其进行检测，进而提高路基病害检测的精度和速度；并综合地表状态、病害状态以及屏蔽状态进行综合判断，进而得到更加准确的路基病害结果。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1是本专利技术实施例公开的城市道路路基病害快速探测的方法的流程示意图；
[0045]图2是本专利技术实施例公开的路基病害模型构建的流程示意图；
[0046]图3是本专利技术实施例公开的路径病害模型的具体构建流程示意图；
[0047]图4是本专利技术实施例公开的预选框选取的流程示意图；
[0048]图5是本专利技术实施例本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种城市道路路基病害快速探测的方法，其特征在于，包括：接收摄像头模块以预设频率采集到的地表图像信息以及位置获取模块以预设频率采集到的位置信息；对所述地表图像信息进行图像识别以确定所述地表图像信息中是否存在相应的标记信息，当检测到的有标记信息时，获取与所述地表图像信息关联的标记位置信息；对获取到的所有的地表图像信息进行图像识别以确定地表表面状况；获取通过雷达探测模块检测到的雷达探测图像；将与所述标记位置信息不关联的雷达探测图像输入至预先构建完成的路基病害模型中进行图像识别以确定所述雷达探测图像中的路基病害状况；对与所述标记位置信息关联的雷达探测信息输入至屏蔽检测模型中进行检测以确定相应图像中的屏蔽状态；根据所述地表表面状态、路基病害状态以及屏蔽状态进行综合判断以确定相应道路区段的病害结果。2.如权利要求1所述的城市道路路基病害快速探测的方法，其特征在于，所述路基病害模型通过如下步骤构建完成：获取标记完成的雷达训练图像并构建训练集，所述标记完成的雷达训练图像包括病害区域位置以及病害分类；基于卷积神经网络和所述训练集，以雷达训练图像为输入、病害分类结果为输出进行识别训练以建立路基病害模型。3.如权利要求2所述的城市道路路基病害快速探测的方法，其特征在于，以雷达训练图像为输入、病害分类结果为输出进行识别训练以建立路基病害模型，包括：通过卷积层对所述雷达训练图像转换为相应的输入特征图；所述输入特征图为全零填充特征图；采用三种预选框来分别进行32倍卷积下采样、16倍卷积下采样和8倍卷积下采样以将所述输入特征图划分为三种预测尺度的特征图，将各个预测尺度的相应特征图均划分为相同大小网格的输出特征图；根据标签结果以及输出特征图进行输入至构建路基病害模型进行不断训练直至达到训练要求，在训练构建过程中采用多标签分类的方式来进行不断模型训练。4.如权利要求3所述的城市道路路基病害快速探测的方法，其特征在于，所述预选框通过如下步骤进行重新选取：提取训练集中所有无区别的边界框；将边界框的坐标转换为框的宽高值；将全部的边界框中随机生成K个聚类中心作为锚框的初始值；根据距离参数来确定锚框与真实框之间的交集面积，并将与锚框相近类的边界框的高宽作为锚框的新的尺...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢广勇，周志勇，陈立，邓煜，刘贺港，赵军，周泽辉，
申请(专利权)人：广州易探检测有限公司，
类型：发明
国别省市：
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