摘要
本发明公开了一种基于稀疏自编码网络的道路病害自动识别方法,涉及图像处理技术领域。所述方法包括:步骤1:利用多通道成像装置同时获取可见光图像、红外图像和深度图像,构建多模态训练集;步骤2:对多模态训练集中的可见光图像与红外图像实施多尺度区域分割得到分割区域,并输出融合图像;步骤3:对融合图像分别进行高频噪声抑制与中低频特征保留,增强边缘纹理,得到融合处理图像;步骤4:利用融合处理图像,构建复合稀疏自编码网络,以识别道路病害。本发明显著提升了病害检测的准确性、稳定性和计算效率。
技术关键词
多通道成像装置
自动识别方法
可见光图像
高频噪声抑制
编码
网络
多尺度
多分支
多模态
训练集
道路病害识别
投影校正方法
裂缝
识别置信度
跨层特征
重构
解码
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编码向量
电网实时数据
风电场实时数据
风速
调节系统
模拟信号转换电路
电磁流量计
采样电路
按键电路
微控制器
暂态稳定评估方法
主动迁移学习
多场景
编码器参数
样本
干扰抑制方法
图像生成器
图像编码器
无监督
空洞缺陷
轻度认知障碍
模态特征
分类方法
混合损失函数
注意力