一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统技术方案

本公开属于路面裂缝检测技术领域，提供了一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统，包括以下步骤：采集道路路面数据；构建由对称的编码器和解码器构成的UNet网络模型，将道路路面图像输入编码器中，利用不同扩张率的残差空洞卷积块及MobileOne高效卷积块进行特征提取输出高维特征层，将高维特征层输入解码器中经过相同层数的卷积及密集上采样操作将高维有效特征层还原成与输入图像大小、维度相一致的图像并输出。本公开可实现对于路面裂缝病害的高精度识别，并计算出裂缝病害的量化数值，解决了传统的路面裂缝检测方法需要大量人工参与和耗费大量时间，效率低下的问题。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及路面裂缝检测，具体涉及了一种基于unet网络的路面裂缝病害识别分割方法及系统。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、沥青路面是常见的路面之一，随着使用年限的增加路面不可避免的产生各类病害，而裂缝是沥青路面常见病害形式。裂缝产生后将加速路面损坏，若不及时养护将严重影响路面使用寿命，因此路面裂缝的及时检测和养护极其重要。

3、最初，路面裂缝识别工作主要靠工程师和维修人员肉眼观察路面，寻找并记录裂缝，该过程不仅耗时，而且结果的质量在很大程度上依赖于观察者的经验和专业知识。到了上世纪80年代至90年代，为了提高检测的效率和准确性，人们开始使用各种检测设备，例如摄像头和激光传感器，来帮助人工观察和记录裂缝。这些设备可以在车辆行驶过程中连续地扫描路面，并将所得到的数据记录下来。然而，这些数据仍然需要进行人工分析和解读。随着计算机视觉技术的发展，上世纪90年代至本世纪初，人们开始开发自动识别路面裂缝的软件。这些软件使用各种图像处理算法，从摄像头或激光扫描仪得到的图像中自动检测裂缝。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1中所述的基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，所述MobileOne高效卷积块依次执行深度卷积和逐点卷积，然后执行批归一化以及激活操作，实现图像的升维压缩处理。

3.如权利要求1中所述的基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，所述残差空洞卷积块对输入的特征图依次进行扩张率为1、2、5、7的空洞卷积，之后与前步特征图相加。

4.如权利要求1中所述的基于UNet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，所述UNet网络模型在编...

【技术特征摘要】

1.一种基于unet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1中所述的基于unet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，所述mobileone高效卷积块依次执行深度卷积和逐点卷积，然后执行批归一化以及激活操作，实现图像的升维压缩处理。

3.如权利要求1中所述的基于unet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，所述残差空洞卷积块对输入的特征图依次进行扩张率为1、2、5、7的空洞卷积，之后与前步特征图相加。

4.如权利要求1中所述的基于unet网络的路面裂缝病害识别分割方法，其特征在于，所述unet网络模型在编码器与解码器之间引入ladder-aspp结构，将经过全局池化后的高维特征层与经过梯形空洞卷积模块后的高维特征层叠加实现特征融合，形成新的高维特征层，作为解码器的输入特征图。

5.如权利要求1中所述的基于unet网络的路面裂缝病害识别分割...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵全满，刘朝晖，孟繁育，任瑞波，赵品晖，胡文军，张辉，户桂灵，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：