[发明专利]基于卷积神经网络的道路病害检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210608746.5 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN114882474A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 刘国良;刘泳辰;田国会 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V20/52;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/60 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于道路建设技术领域，提供了基于卷积神经网络的道路病害检测方法及系统，基于生成对抗网络的阴影去除模块去除待检测道路病害图像的阴影；基于去除阴影后的图像和目标检测模型检测得到道路病害类型；其中，所述目标检测模型的构建过程为：采用融合卷积注意力模块的Yolov5目标检测网络，分别在通道和空间维度上执行注意力机制，提取得到不同维度的特征图；基于特征双向融合的思想，采用自适应特征融合方法对不同维度的特征图进行加权融合得到融合的特征图。解决了传统道路病害检测方案存在的弊病，并且在检测精度上有着显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 道路 病害 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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