摘要
本发明公开一种基于超分辨率的道路表面裂隙检测方法与系统,用于提高裂隙检测的准确性和稳定性。该基于超分辨率的道路表面裂隙检测方法包括:采集不同路况下的道路表面清晰图像,将目标区域内的道路图像转换为BEV投影平面,对BEV投影平面进行裂隙标注,得到标注后的BEV投影裂隙图像,进而生成裂隙图像数据集;清晰图像经过超分辨率重建模块后,生成去噪,细节丰富的清晰高分辨率裂隙图像,并由裂隙检测模块进行预测得到在高分辨率图像上的裂隙结果图,经过下采样模块处理后,得到与原始尺寸大小一致的裂隙检测结果图,用端到端的深度学习模型对数据集进行训练,得到模型结果;基于模型预测的裂隙结果图通过像素统计算法得到道路表面劣化程度和裂隙宽度。
技术关键词
超分辨率
图像
采样模块
深度学习模型
统计算法
浅层特征提取
密集特征
宽度特征
编码器
坐标系
解码器
标签
像素点
注意力机制
深度特征提取
分层特征
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结构设计方法
道路沥青
加铺结构
SBS改性沥青
再生沥青
深度学习神经网络
城市行道树
影像
多模态数据融合
街景
器械类别
医疗器械
复杂度
集成卷积神经网络
分支
状态识别方法
红外摄像头
关键特征点
环境光
人眼