一种基于深度学习的交通标线性能衰变的监测方法和系统

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的交通标线性能衰变的监测方法和系统，相比传统方法具有明显的综合检测能力优势。深度学习方法能够同时分析交通标线图像的多个方面特征，包括形状、颜色分布、纹理变化等，从而综合判断标线的性能衰变情况。在准确性方面，深度学习通过大量的数据训练，能够学习到不同程度的标线性能衰变特征模式，在检测时可以更精确地进行判断。而传统的目视检测由于主观因素难以保证高精度。在效率方面，基于深度学习的交通标线性能衰变检测一旦训练好模型，可以快速处理大量的交通标线图像，适合大规模的道路网络检测。