摘要
本发明提供了融合FPN的R‑FCN道路病害图像识别方法及系统,涉及路面质量检测相关技术领域,该识别方法包括以下步骤:获取不同病害状态下的道路图像,构建道路图像数据集;对道路图像数据集进行提取,生成不同层次的特征图;得到多尺度特征图;对多尺度特征图进行划分处理,生成候选区域,得到初始病害候选框;对初始病害候选框进行检测和冗余处理,得到病害候选框;对病害候选框进行目标检测,通过投票机制确定病害的最终类别;通过后处理优化识别结果,得到最终的识别结果。本发明有效提升了对不同尺度病害的识别准确度,减少了漏检率,同时,高度自动化,减少了人工干预,降低了道路维护成本,具有广泛的适用性和扩展性。
技术关键词
图像识别方法
道路图像数据
道路病害
区域建议网络
多尺度特征
特征金字塔网络
多任务损失函数
抑制算法
分析模块
机制
冗余
图像识别系统
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