一种黄土地区高速公路边坡隐患智能巡检与识别方法

本发明涉及一种黄土地区高速公路边坡隐患智能巡检与识别方法，本发明提出的算法模型融合了图像分割模型SAM、语义分割模型U‑net和目标检测模型，首先使用语义分割网络提取到粗分边坡隐患Mask。为进一步提升轮廓的准确性和完整性，并考虑边坡隐患所处的地形、高度、阴影等信息，使用目标检测模型生成边坡隐患目标框，以此来作为SAM模块的prompt，并使用prompt编码器进行编码。另外，将粗分边坡隐患Mask作为SAM的图像输入，使用SAM图像解码器，从而得到细分边坡隐患Mask，最终根据数据标签评价识别精度达标情况。