一种便携式轻量化路面病害识别方法技术

本发明专利技术涉及路面病害识别技术领域，公开了一种便携式轻量化路面病害识别方法，包括以下步骤：获取清晰

【技术实现步骤摘要】
一种便携式轻量化路面病害识别方法


[0001]本专利技术涉及路面病害识别
，具体为一种便携式轻量化路面病害识别方法
。

技术介绍

[0002]道路结构是交通基础设施的重要组成部分，保持良好运营状况的路面结构是社会经济发展的重要支撑，因此，有必要建立高效的路面病害检测体系
。
传统的工程结构检测主要依靠人工巡检的方式开展，其存在主观性强
、
效率低
、
精度较差等缺陷，无法为结构维养提供有效的数据
。
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉在结构检测中逐步得到应用
。
[0003]中国专利技术专利
ZL201710342003.7
公开了一种路面病害图像的自动识别方法与系统，该方法采用
Gamma
灰度校正
、
高斯滤波等增强图像质量，二值化处理后采用边缘检测算子确定路面裂缝区域，同时采用卷积神经网络实现裂缝病害特征分类；
[0004]中国专利技术专利
CN202011601973.2
公开了一种车载智能道路病害检测方法与系统，通过车载设备实现视频与激光数据的采集
、
传输与分析；中国专利技术专利
CN202110180104.5
公开了一种改进的车载轻量化巡检系统及方法，通过车载云台相机
、
边缘计算智能盒子等实现前端数据采集与分析
。
[0005]然而，现有的方法与系统主要分为车载识别分析与后端识别分析模式，前者需要对车辆进行供电改装
、
且存在运行不稳定的问题，而后者需要耗费大量的流量进行数据传输或采用人工方式进行操作，因此并未提供一种便携可移动且有效的路面病害识别方法与系统
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种便携式轻量化路面病害识别方法，以解决
技术介绍
中所提出的问题
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种便携式轻量化路面病害识别方法，包括以下步骤：
[0008]获取清晰
、
稳定的视频流数据，并按照一定时长分段进行保存，同时实时记录坐标数据；
[0009]针对不同的分段视频数据，按照一定频率抽取不同帧图像，对图像进行预识别，判断该帧图像中是否存在路面病害；
[0010]若预判断存在路面病害，则选取该帧图像对应的视频数据；
[0011]对视频中的路面病害类型开展识别与尺寸评估，确定病害数量，最后按照时间戳匹配确定病害坐标位置，形成识别报告
。
[0012]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述视频流数据获取的方式为将高清工业相机安装于车辆顶部，镜头方向前视或朝向车辆尾部，且拍摄方向对准路面，所述实时记录坐标数据的方式为采用
RTK
实时记录坐标数据，所述高清工业相机的视频流数据参数为
1080P、
30FPS
以上，
RTK
模块记录数据精度达到
0.1m
；所述视频流数据按照一定时长分段实时保存于前端存储卡或硬盘中，视频流数据对应的坐标数据文件按照相同命名进行保存
。
[0013]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述对图像进行预识别，判断该帧图像中是否存在路面病害的方式为：将抽取的不同帧图像依次输入具备
GPU
运算能力，且设置有以图片数据为主的识别模型的
AI
主机板进行预识别，若遍历该段视频的所有图像后无路面病害，则开展下一段视频的判断；若判断某图像中存在路面病害，则停止判断，将该分段视频及其坐标数据通过网络上传至后端服务器
。
[0014]作为本专利技术的一种优选实施方式，对视频中的路面病害类型开展识别与尺寸评估的方式为：将分段视频及其坐标数据输入到后端服务器中的预先设置具有高识别率与鲁棒性且以视频数据识别为主的路面病害识别模型中，通过预先标定视频像素计算病害尺寸，通过视频与坐标时间戳匹配后确定病害位置
。
[0015]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述网络为
4G
网络或
5G
网络
。
[0016]一种便携式轻量化路面病害识别系统，应用于一种便携式轻量化路面病害识别方法中，包括：
[0017]前端数据采集模块，获取清晰
、
稳定的视频流数据，并按照一定时长分段进行保存，同时实时记录坐标数据；
[0018]前端轻量化识别模块，针对不同的分段视频数据，按照一定频率抽取不同帧图像，对图像进行预识别，判断该帧图像中是否存在路面病害；
[0019]前端网络传输模块，用于在预判断存在路面病害时，选取该帧图像对应的视频数据；
[0020]后端视频识别模块，对视频中的路面病害类型开展识别与尺寸评估，确定病害数量，最后按照时间戳匹配确定病害坐标位置，形成识别报告
。
[0021]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述前端数据采集模块包括高清工业相机
、
镜头与
RTK
模块，通过
USB
接口与前端轻量化识别模块连接；所述前端轻量化识别模块由
AI
主机板
、
前端存储卡
、4G/5G
模块
、
树莓派与大容量移动电源组成，所述前端轻量化识别模块与前端网络传输模块集成；所述后端视频识别模块为具备高性能
GPU
运算能力的服务器
。
[0022]与现有技术相比，本专利技术提供了一种便携式轻量化路面病害识别方法，具备以下有益效果：
[0023]与传统路面病害识别系统与方法相比，本专利技术车载设备无需车辆供电，免除车辆电气改造的问题，同时具备高度可移动性，设备可在不同车辆上方便安装与检测；
[0024]本专利技术采用高清工业相机与
RTK
模块，将所采集的视频与坐标数据分段存储，并利用前端
AI
主机板进行病害图片预识别，仅将有病害的分段视频通过网络上传，有效避免了传统方法所需要的大流量网络资源浪费或上传高度压缩视频；
[0025]本专利技术后端装载针对视频数据识别的路面病害模型，实现前端图像识别无法满足的病害数量统计与坐标定位，有助于提供更多路面病害信息
。
附图说明
[0026]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征
、
目的和优点将会变得更明显：
[0027]图1为本专利技术一种便携式轻量化路面病害识别方法的流程示意图；
[0028]图2为本专利技术一种便携式轻量化路面病害识别系统的示意图；
[0029]图3为本专利技术一种便携式轻量化路面病害识别方法的算法示意图
。
[0030]图中：
1、
前端数据采集模块；
2、
前端轻量化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种便携式轻量化路面病害识别方法，其特征在于：包括以下步骤：获取清晰
、
稳定的视频流数据，并按照一定时长分段进行保存，同时实时记录坐标数据；针对不同的分段视频数据，按照一定频率抽取不同帧图像，对图像进行预识别，判断该帧图像中是否存在路面病害；若预判断存在路面病害，则选取该帧图像对应的视频数据；对视频中的路面病害类型开展识别与尺寸评估，确定病害数量，最后按照时间戳匹配确定病害坐标位置，形成识别报告
。2.
根据权利要求1所述的一种便携式轻量化路面病害识别方法，其特征在于：所述视频流数据获取的方式为将高清工业相机安装于车辆顶部，镜头方向前视或朝向车辆尾部，且拍摄方向对准路面，所述实时记录坐标数据的方式为采用
RTK
实时记录坐标数据，所述高清工业相机的视频流数据参数为
1080P、30FPS
以上，
RTK
模块记录数据精度达到
0.1m
；所述视频流数据按照一定时长分段实时保存于前端存储卡或硬盘中，视频流数据对应的坐标数据文件按照相同命名进行保存
。3.
根据权利要求1所述的一种便携式轻量化路面病害识别方法，其特征在于：所述对图像进行预识别，判断该帧图像中是否存在路面病害的方式为：将抽取的不同帧图像依次输入具备
GPU
运算能力，且设置有以图片数据为主的识别模型的
AI
主机板进行预识别，若遍历该段视频的所有图像后无路面病害，则开展下一段视频的判断；若判断某图像中存在路面病害，则停止判断，将该分段视频及其坐标数据通过网络上传至后端服务器
。4.
根据权利要求3所述的一种便携式轻量化路面病害识别方法，其特征在于：对视频中的路面病害类型开展识别与...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗桑，芮建秋，胡靖，刘俊，刘菲，徐伟，
申请(专利权)人：苏州智能交通信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：