摘要
本发明涉及一种基于轻量化图像分类网络的路面裂缝网格化分割方法,包括:收集道路裂缝图片数据,标记裂缝信息,将路面裂缝图像及标注图像划分为若干相同像素大小的网格,分类为有裂缝图像和无裂缝图像;在MobileNetV2网络中引入CA机制;将网格化后的路面裂缝图像作为输入,每个网格单元独立输入CA‑MobileNet网络进行分类,输出类别包括裂缝和非裂缝及其置信度;初步裂缝分割,标记疑似裂缝的网格区域;根据第一轮分割结果,扩大疑似裂缝区域,进行精细化分割;根据每个网格单元在不同轮次的置信度加权平均,输出精细化的裂缝分割结果。本发明的网络结构更加简洁,使用结构简单的图像分类网络达到了图像分割的效果,计算资源显著减少,适用于算力受限的边缘计算设备。
技术关键词
图像分类网络
分割方法
路面裂缝图像
网格
转移概率矩阵
Viterbi算法
隐马尔可夫模型
像素
随机梯度下降
图像还原
残差模块
标记
数据
图片
变量
图像分割
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网架
建立映射关系
DQN算法
网格
电网拓扑构建
路径规划方法
线路
终点
深度神经网络
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脑胶质瘤
多尺度特征融合
分割方法
融合多尺度特征
校准
医学图像分割方法
医学图像数据集
预训练网络
编码器
预训练模型