路面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种路面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，该方法通过提取卷积神经网络中的各隐藏层从路面图像提取到的特征图集，其中，特征图集的各特征图中对各路面特征设有对应的标签信息，标签信息用于指示路面特征的缺陷程度；利用Grad‑CAM将各特征图集转换为仅显示出达到预设缺陷程度的路面特征的热图；对各热图中显示的路面特征进行缺陷真实性评估，基于评估的结果选择满足预设准确度的特征图集，确定对应的目标隐藏层；基于目标隐藏层重构卷积神经网络，得到目标卷积神经网络；利用目标卷积神经网络重新对路面图像进行特征提取，基于提取到的特征进行路面缺陷的检测。以解决现有技术对标注数据依赖过高的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种路面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、随着社会的高速发展，城市之间关联越来越密切，地面道路交通系统在日常生活中越来越不可或缺。我国公路普遍采用的是半刚性基层的沥青混凝土路面，由于受到长年的风吹日晒，雨水冲刷以及重载车辆反复碾压，随着时间的推移，结构损坏会影响道路的耐久性，老化必然导致结构性能的下降，从而影响车辆驾驶的安全性。

2、随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络(cnn)的深度学习和语义分割的深度学习实现裂缝等连续缺陷的检测，也是目前最先进的应用，但是目前的这种方法，在缺陷检测时需要预先收集大量的数据训练才能保证一定的精准度，即是普遍存在对标注数据依赖高、解释性不足或适应性有限的问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种路面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的检测方法对标注数据依赖过高的问题。

2、本申请第一方面提供了一种路面缺陷检测方法，方法包括：将获取到的路面图像输入至卷积神经网络中进行特征提取，并提取所述卷积神本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种路面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述利用Grad-CAM将各所述特征图转换为热图，包括：

3.根据权利要求2所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述路面缺陷关注区域进行可视化处理，包括：

4.根据权利要求2所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述基于可视化处理的结果生成对应隐藏层的热图，包括：

5.根据权利要求4所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述利用热图生成规则，基于所述平均特征值生成对应隐藏层的热图，包括：

6.根据权利要求1所述的路面缺陷...

【技术特征摘要】

1.一种路面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述利用grad-cam将各所述特征图转换为热图，包括：

3.根据权利要求2所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述路面缺陷关注区域进行可视化处理，包括：

4.根据权利要求2所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述基于可视化处理的结果生成对应隐藏层的热图，包括：

5.根据权利要求4所述的路面缺陷检测方法，其特征在于，所述利用热图生成规则，基于所述平均特征值生成对应隐藏层的热图，包括：

6.根据权利要求1所述的路面缺陷检测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭荣幸，温小凡，陈慧敏，慕容贺阳，陈汐龙，张晓彤，黄晨，周洹楷，钟骏熙，
申请(专利权)人：广州广检建设工程检测中心有限公司，
类型：发明
国别省市：