基于隧道巡检机器人视觉的道路异物检测方法和相关设备

本申请提供一种基于隧道巡检机器人视觉的道路异物检测方法和相关设备，涉及智能交通隧道巡检机器人技术领域。该方法包括先利用已有隧道机器人录像数据集训练得到ROI区域和道路物体实例分割模型；接着获取巡检机器人的视频流数据帧，经边缘检测生成边缘二值图，用模型推理得到相关掩码数据，记录已归类异物包围框数据；再处理合并多种数据，经形态学操作和轮廓检测判断剩余物体，确定未归类异物包围框数据；然后按规则上报两类异物包围框数据；最后根据未归类异物生成标注文件，更新道路物体实例分割模型。实施该方法能及时准确检测隧道道路异物，降低安全隐患，保障隧道交通顺畅，提升隧道巡检智能化和自动化水平。