高速公路隧道巡检方法和系统

本申请涉及图像识别技术领域，公开了高速公路隧道巡检方法和系统，该方法包括：在巡检车辆沿隧道行驶过程中摄隧道内壁的图像；从隧道内壁的图像中提取关键点，根据关键点计算变换矩阵；使用变换矩阵对隧道内壁的图像进行透视变换；将透视变换后隧道内壁的图像输入到预设的神经网络模型中，由神经网络模型从隧道内壁的图像中识别存在损坏情况的位置；根据预设策略分析损坏情况的级别；在损坏情况的级别高于预设级别时，发出警报信息以提示采取措施处理损坏情况。本发明对图像进行透视变换消除隧道顶部曲面带来的图像畸变，以及利用深度学习技术对隧道内壁的损坏情况进行识别，能够在复杂多变的隧道环境中，高效、准确地识别隧道内壁的损坏情况。