[发明专利]一种高速公路路面状况检测系统

权利要求书

1.一种高速公路路面状况检测系统，包括控制器以及与所述控制器连接的多个设置于高速公路路边的路侧视觉监控基站，所述路侧视觉监控基站包括可见光摄像机，其特征在于，所述路侧视觉监控基站还包括红外摄像机；

所述可见光摄像机与所述红外摄像机的视角保持平行；

所述可见光摄像机用于实时采集所述高速公路路面的第一图像和第二图像，并上传至所述控制器；所述第一图像为所述可见光摄像机在常态模式下以远焦模式采集的所述高速公路路面的局部路面图像；所述第二图像为所述可见光摄像机在检测到路面异常状况时将云台调整到短焦模式后，采集到的异常路面区域纹理图像；

所述红外摄像机用于在夜视模式下实时感知所述高速公路路面，并将采集到的所述高速公路路面的第三图像上传至所述控制器；

所述控制器包括：

路面异常检测模块，与所述可见光摄像机连接，用于采用语义分类网络对所述第二图像的语义特征进行训练分类，确定路面异常状况的分类结果；

多元路段图像拼接模块，与所述可见光摄像机连接，用于通过SIFT特征提取方法对所述第一图像提取特征向量，并对所述特征向量的相似度进行匹配，以及使用RANSAC算法优化匹配结果，消除误匹配的特征点，实现不同路段间的图像匹配、拼接；

多源图像数据融合模块，用于分析不同路段的图像重叠部分的差异性，并基于动态加权平均的融合算法，实现多元路段图像在光照和图像形态变化间的过渡融合，以建立所述高速公路路面的全局图像。

2.根据权利要求1所述的高速公路路面状况检测系统，其特征在于，所述可见光摄像机的镜头所在平面距离地面的监控高度的计算公式具体为：

其中，d_G为监控高度，x_l为可见光摄像机的监控视场范围的横向长，y_l为可见光摄像机的监控视场范围的纵向长，f_l为可见光摄像机的监控视场范围对应的焦距，x₁为可见光摄像机的光学感光面的横向长，y₁为可见光摄像机的光学感光面的纵向长，d₁和d₂为过程变量。

3.根据权利要求1所述的高速公路路面状况检测系统，其特征在于，所述路面异常检测模块，具体包括：

通过局域网访问本地存储平台，获取当前时段已保存的所述第二图像；

通过labelme标注数据工具对所述第二图像进行语义标注，生成每张所述第二图像对应的json标注文件，再通过labelme标注数据集到COCO数据集转化工具得到COCO数据集格式的总的json文件；

在本地视频处理平台上搭建Mask RCNN网络；

将所述COCO数据集格式的总的json文件按照Mask RCNN网络训练接口进行分类，分别建立标注、训练、验证数据集文件夹；

修改网络模型，链接到本地视频处理平台对应的训练与验证数据集，同时修改训练分类数据为所要分类的类别数量，以及训练使用的GPU数量；

在本地视频处理平台上执行网络运行指令，启动网络开始数据训练，通过修改迭代次数调整网络模型，使训练结果平均检测率达到理想值，以得到路面异常状况检测模型。

4.根据权利要求1所述的高速公路路面状况检测系统，其特征在于，所述路面异常状况包括路面抛洒物、裂缝、坑槽和车辙。

5.根据权利要求1所述的高速公路路面状况检测系统，其特征在于，所述多元路段图像拼接模块，具体包括：

对所述第一图像进行分组管理，并记录不同分组内图像间的邻近关系；

分别捕猎自相邻两路侧视频监控基站的两帧图像，并进行SIFT特征提取；

根据SIFT特征对应的特征向量间的相似度，确定任意两个特征向量的匹配度；

若两帧图像间的匹配仍存在多个误匹配的情况，则采用RANSAC算法优化匹配结果。