基于深度学习的路面病害实时检测方法及系统

本发明公开基于深度学习的路面病害实时检测方法及系统，涉及道路运维技术领域，解决现有语义分割算法无法准确识别图像中的复杂变形或细微病害特征影响路面自动化检测的准确性的技术问题；本发明包括先对待检测的图像进行预处理；再将预处理后的图像输入编码层多次下采样和卷积特征提取；而后将编码层输出的图像输入解码层进行多次上采样和卷积特征提取；其中前三个分辨率层级的编码和解码层使用动态自适应卷积动态提取特征；最后将编码解码后的图像输入动态自适应变形卷积输出检测结果图，本发明能够精准捕捉复杂多变的道路交通场景特征，对病害的形态和边界实现灵活、高效的δ提取，突破了传统算法在复杂场景下特征提取能力不足的瓶颈。