一种基于深度学习的路面裂缝检测与破损度量化方法

本发明涉及电子信息领域，公开了一种基于深度学习的路面裂缝检测与破损度量化方法。在语义分割阶段，本发明提出了一种新型神经网络架构，通过优化特征提取模块并设计独特的编解码层信息融合机制，显著提升了裂缝检测的精度；在分类阶段，基于语义分割生成的二值图，提出了一种改进的ResNet‑34分类网络，在保证高分类准确率的同时，大幅降低了模型参数量与计算复杂度；在破损程度评估阶段，对于横向与纵向裂缝，提出了一种基于法向量的方向自适应宽度计算算法，有效克服了细小分支干扰；对于网裂裂缝，提出了一种基于图像处理技术的块度计算方法。