摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的道路损坏自动检测与修复方法,包括:S1、获取道路图像数据集;S2、对采集到的道路图像数据集进行图像预处理;S3、基于TensorFlow框架构建生成对抗网络模型;S4、利用可解释性增强的生成对抗网络模型中的判别器部分,对预处理后的道路图像数据集进行损坏检测,识别出道路图像数据集中的各种损坏类型;S5、通过图像分割技术,对检测到的损坏区域进行定位,生成损坏区域的掩膜图;S6、制定具体的修复方案;S7、自动执行修复任务;S8、优化生成对抗网络模型参数。本发明有效解决了现有技术中的不足,实现了高效、精准、智能的道路维护。
技术关键词
生成对抗网络模型
道路图像数据
TensorFlow框架
修复方法
图像采集设备
GPS定位技术
图像分割技术
自动化施工设备
掩膜
模块
多层卷积神经网络
精确地理位置
策略
分割算法
参数
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