[发明专利]一种基于卷积神经网络的道路破损检测方法及装置在审
| 申请号： | 201710623701.4 | 申请日： | 2017-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN107424150A | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 高岩;段成德;于治楼 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司37100 | 代理人： | 李世喆 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的道路破损检测方法及装置，方法包括获取至少一个样本破损区域分别对应的样本图像，根据各个样本图像确定卷积神经网络模型；采集待检测道路的至少一个切割路段所分别对应的采集图像；针对于每一个采集图像，均执行利用卷积神经网络模型提取采集图像的至少一个特征区域，并根据提取的各个特征区域确定采集图像所对应的切割路段是否存在破损区域；当采集图像所对应的切割路段存在破损区域时，确定采集图像所对应的切割路段的位置信息，生成携带位置信息的破损提示信息，并提供。通过本发明的技术方案，可更为准确的得到道路上各个破损区域所分别对应的位置信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 道路 破损 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的道路破损检测方法，其特征在于，包括：获取至少一个样本破损区域分别对应的样本图像，根据各个所述样本图像确定卷积神经网络模型；还包括：采集待检测道路的至少一个切割路段所分别对应的采集图像；针对于每一个所述采集图像，均执行：利用所述卷积神经网络模型提取所述采集图像的至少一个特征区域，并根据提取的各个所述特征区域确定所述采集图像所对应的切割路段是否存在破损区域；当所述采集图像所对应的切割路段存在破损区域时，确定所述采集图像所对应的切割路段的位置信息，生成携带所述位置信息的破损提示信息，并提供。
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