申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-05-11

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN113312987B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V20/17;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.09.14#实质审查的生效;2021.08.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于无人机航拍路面裂缝图像的识别方法，首先根据无人机航拍图像的质量要求，计算所需的飞行参数，然后完成飞行路径规划，完成基于无人机的路面裂缝图像收集，对收集到的图像进行预处理，对航拍的小尺度裂缝进行针对性的增强，最后根据FasterRCNN网络模型，完成路面裂缝的识别与定位，并以文档形式输出病害的类别及位置，为养护管理工作提供依据。本发明提高了识别精度。

主权项：1.一种基于无人机航拍路面裂缝图像的识别方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1：确定无人机的飞行高度，无人机按照该飞行高度飞行，并获取道路的路面裂缝图像；步骤2：对图像数据集中的图像进行预处理，保留原始的图像和预处理后图像，从而实现对图像数据集的扩充；步骤3：对扩充后的图像数据集中每个图像的裂缝进行标注，具体为：采用矩形框对图像中的裂缝进行定位，根据裂缝的种类为裂缝设置类别标签，并保存矩形框的坐标；步骤4：将相对尺度小于预设阈值的裂缝认定为小目标裂缝，在标注后的图像数据集中选择若干个小目标裂缝进行增强；步骤5：采用FasterRCNN模型对步骤4得到的图像数据集中的图像进行训练，得到训练好的FasterRCNN模型；步骤6：采用训练好的FasterRCNN模型对图像中的裂缝进行分类和定位；所述步骤4中的相对尺度relativescale为： 其中，widthgt为裂缝对应的矩形框的宽，heightgt为裂缝对应的矩形框的高，widthimage为裂缝对应的图像的宽，heightimage为裂缝对应的图像的宽。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于无人机航拍路面裂缝图像的识别方法

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