一种基于计算机视觉的路面状况检测方法

本发明特别涉及一种基于计算机视觉的路面状况检测方法。该基于计算机视觉的路面状况检测方法，准备道路坑洼数据集，上采样部分采用通用型深度神经网络U‑Net结构，下采样部分采用视觉几何组网络VggNet结构构建网络模型；组合使用骰子损失函数Dice loss和焦点损失函数Focal loss，优化损失函数；对网络模型进行训练、评估与进一步优化，将实时采集的图像输入进一步优化后的网络模型，输出分析结果。该基于计算机视觉的路面状况检测方法，将道路坑洼检测从目标检测问题转化为语义分割问题，能够有效提取到深层和浅层的语义特征，通过组合损失函数加快了网络收敛速度，提高了网络对像素点的分割精度。