【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其是关于一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法，该方法用于检测和评估高速公路边缘的安全隐患，以便进行及时的维护和修复。
技术介绍
1、随着汽车工业和交通基础设施的迅速发展，高速公路网络日益密集，高速公路的管理和维护变得尤为重要。传统上，高速公路的巡检主要依赖人工进行，这种方法不仅费时费力，而且检测效率低且不够精确。针对高速公路边缘的废弃车辆零部件、动物尸体以及振动标识的磨损等问题，这些隐患可能因为检测不及时而对行车安全造成巨大威胁。
2、随着计算机视觉和机器学习技术的进步，图像处理技术在交通监控领域中得到了广泛应用。已有的技术包括使用固定的摄像头对高速公路进行实时监控，以及使用车载系统对车辆周围环境进行检测。然而，这些方法在高速公路边缘安全隐患的检测上仍存在限制。固定摄像头难以全面覆盖高速公路边缘区域，车载系统则更多地关注车辆即时的行驶环境，对于检测高速公路边缘的长期和静态隐患缺乏有效手段。
3、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法。该方...
【技术保护点】
1.一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，所述处理方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，所述对每张俯视图利用第一检测模块识别所述俯视图中的护栏位置信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，所述对每张俯视图利用第二检测模块识别所述俯视图中的振动标线位置信息，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，根据所述护栏位置信息和所述振动标示信息确定俯视图中道路边缘检测区域
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【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，所述处理方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，所述对每张俯视图利用第一检测模块识别所述俯视图中的护栏位置信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，所述对每张俯视图利用第二检测模块识别所述俯视图中的振动标线位置信息，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，根据所述护栏位置信息和所述振动标示信息确定俯视图中道路边缘检测区域信息；
5.根据权利要求1所述的基于无人机的高速公路智能图像处理方法，其特征在于，所述第三检测模块包括位置编码层，特征提取层，双向金字塔网络及预测头网络；
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：王俊杰，王瑞强，高颖，岳耀松，郭磊，许萌，赵瑜隆，
申请(专利权)人：山东省交通工程监理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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