一種基于深度學習的道路風險源檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210134800.7 申請日 -
公開（公告）號 CN114495067A 公開（公告）日 2022-05-13
申請公布號 CN114495067A 申請公布日 2022-05-13
分類號 G06V20/58（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 龐榮;張朋;劉大洋;王吉龍;王敦;陳卓;韓坤林;方鵬程;斯新華 申請（專利權(quán)）人 招商局重慶公路工程檢測中心有限公司
代理機構(gòu) 北京同恒源知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 -
地址 400060重慶市南岸區(qū)學府大道33號（十六）幢
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于深度學習的道路風險源檢測方法，屬于路面風險源檢測領(lǐng)域。該方法包括：S1：獲取道路的圖像，并對道路圖像進行初步篩選；S2：對篩選后的圖像進行數(shù)據(jù)增廣和打標簽，得到實驗數(shù)據(jù)集；S3：將實驗數(shù)據(jù)集送入深度學習網(wǎng)絡(luò)模型訓練，獲得道路風險源的初步識別結(jié)果；S4：根據(jù)改進的兩階段Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)模型計算得到的損失和模型回歸參數(shù)對步驟S3得到的識別結(jié)果進行微調(diào)，得到最終識別結(jié)果。本發(fā)明能自動識別道路風險源，且識別效率高、成本低廉、操作簡便。