一种基于改进DeepLabV3+的隧道洞外亮度检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于改进DeepLabV3+的隧道洞外亮度检测方法，该方法首先对所述网络相机在不同曝光环境下进行亮度标定，获得所述灰度值与所述曝光量的关系，采集不同隧道外景物数据集，构建网络模型，训练后得到训练权重，训练过程中生成设计网络的损失函数查看训练效果，最后利用训练权重预测隧道外景物图像分割结果并计算洞外亮度，将检测得到的实时亮度传输至服务器并在计算机上实现可视化，本发明专利技术采用深度学习方法针对隧道外景物进行图像分割，在传统的DeepLabV3+网络中加入一个膨胀卷积层并添加注意力机制，增大网络的感受野，能够实时检测洞外亮度，提高检测设备的便携性和方法的精确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隧道洞外亮度检测，特别涉及一种基于改进deeplabv3+的隧道洞外亮度检测方法。

技术介绍

1、近年来，随着我国城市化进程的快速发展，基础设施建设也在稳步推进，尤其是公路隧道建设方面。隧道的快速建设显著提高了交通效率，助力经济增长，促进了城市间的经济融合与商贸联系。洞外亮度是隧道照明设计的基础参数之一，它直接影响到隧道照明系统的节能效率和驾驶员的行车安全，其定义为在接近段起点处，距地面1.5m高正对洞口方向20°视场实测得到的平均亮度。不同组织、国家和地区制定了查表法、黑度法以及环境简图法三种计算方法来确定洞外亮度的值。

2、当前的传统洞外亮度检测技术主要依赖于年代久远的设计规范和标准化的经验，这些检测方法不仅昂贵，而且往往受到时间和环境等因素的限制，导致检测结果不够稳定，且操作过程复杂。目前也存在使用数码相机拍照通过图像处理来获得洞外亮度，但所述隧道洞口景物的多样化也满足需求条件的公开数据集匮乏；语义分割网络模型的参数量对计算机硬件性能要求也越来越高。因此，如何在不舍弃检测精确度的前提下，减少模型参数、提高硬件系统便携性并使其本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进DeepLabV3+的隧道洞外亮度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于改进DeepLabV3+的隧道洞外亮度检测方法，其特征在于，所述洞外亮度是隧道照明设计的基础参数之一。

3.根据权利要求1所述基于改进DeepLabV3+的隧道洞外亮度检测方法，其特征在于，所述DeepLabV3+模型包括编码器模块和解码器模块，所述编码器中包含深度卷积神经网络和空洞空间金字塔池化模块。

4.根据权利要求1所述基于改进DeepLabV3+的隧道洞外亮度检测方法，其特征在于，所述树莓派与所述网络相机之间通过千兆以太网通信协议开...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进deeplabv3+的隧道洞外亮度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于改进deeplabv3+的隧道洞外亮度检测方法，其特征在于，所述洞外亮度是隧道照明设计的基础参数之一。

3.根据权利要求1所述基于改进deeplabv3+的隧道洞外亮度检测方法，其特征在于，所述deeplabv3+模型包括编码器模块和解码器模块，所述编码器中包含深度卷积神经网络和空洞空间金字塔池化模块。

4.根据权利要求1所述基于改进deep...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺晓阳，杨恕君，何启鹏，郁玲，
申请(专利权)人：大连工业大学，
类型：发明
国别省市：