基于Transformer的道路标识缺陷检测方法、系统及介质

本发明公开了基于Transformer的道路标识缺陷检测方法、系统及介质，首先，获取图像并经过预处理后，使用Mask2Former算法对图像进行道路标识区域分割，生成道路标识的Mask轮廓。基于道路标识区域的最小外接矩形框，从原图中分割得到若干个包含标识区域的子图；然后，使用YOLO‑WORLD多模态模型对道路标识的子图矩形框进行缺陷检测，在子图矩形框上检测出道路标识的缺陷并生成缺陷定位框。最后，结合Mask轮廓，对缺陷的像素位置进行过滤，过滤掉位于道路标识区域外的缺陷。本发明创新性地结合了Mask2Former和YOLO‑WORLD两种优秀的算法模型，实现了复杂环境下的精确道路标识区域分割，提升了检测精度和鲁棒性，显著降低了误报率，提高了检测的可靠性。