基于深度学习的积水水渍检测方法及装置

本申请实施例提供一种基于深度学习的积水水渍检测方法及装置，方法包括：通过双目摄像头抓拍图像，白天获取彩色图像，晚上获取红外图像；将红外图像输入训练好的图像超分辨率重建模型进行图像质量增强；将彩色图像和经过图像质量增强后的红外图像同时输入训练好的分割模型和检测模型；将分割模型输出的初步分割结果映射回原图大小，通过归一化和最大值操作得到分割置信度特征图；将分割置信度特征图与检测置信度特征图进行加权融合得到最终置信度特征图，其中权重w和置信度阈值a通过在区间[0,1]和[0.05,0.95]内以0.05间隔遍历并在测试集上验证确定；将最终置信度特征图中大于0.5的像素点判定为积水或水渍区域；本申请能够有效提高积水水渍检测的准确率。