[发明专利]一种基于无监督学习的路面异常检测方法及系统有效
| 申请号： | 202210336906.5 | 申请日： | 2022-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN114663742B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 李继凯 | 申请（专利权）人： | 北京优创新港科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都余行专利代理事务所(普通合伙) 51283 | 代理人： | 罗小雨 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督学习的路面异常检测方法及系统，该方法包括以下步骤：构建特征提取模型、构建路面正常训练样本集、构建路面异常检测模型集、获取路面检测样本集，通过所述路面检测样本集与所述路面异常检测模型集之间的距离，获取检测图像集中每一张图像的检测距离；通过每一张图像的检测距离与异常阈值之间的关系，得到路面的异常检测结果。本发明采用基于无监督学习的路面异常检测方法及系统，图像样本是随机选取的，整个道路检测的过程减少了人工标注的过程，检测效率更高；利用卷积神经网络模型的多层中间特征分别构建路面异常检测模型，采用多个模型多次判断，提高路面异常判断精度，在异常种类多、异常样本稀少的情形下，依然能够保证轨道路面异常检测系统的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 路面 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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