[发明专利]一种航拍图像路面裂缝检测方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供一种航拍图像路面裂缝检测方法、装置及设备。所述方法包括：提取航拍路面图像的路面区域的深层高维特征，根据所述深层高维特征获得高维特征图；基于所述路面区域的深层高维特征，对所述高维特征图进行正负样本筛选，以区分路面裂缝目标和路面背景；对所述路面裂缝目标进行分类和坐标定位，获得所述路面裂缝目标的分类信息和坐标信息。本发明实施例可应用于高空运动背景和复杂场景的航拍图像的路面裂缝检测，相较于常用的各种裂缝检测算法更为适合无人机载系统采集图像，具有更好的航拍图像检测裂缝鲁棒性。

技术领域

本发明实施例涉及深度学习和模式识别领域，尤其涉及一种航拍图像路面裂缝检测方法、装置及设备。

背景技术

目前，公路路面主要破损形式之一是路面裂缝，其中，我国高速公路裂缝类型主要是横向和纵向裂缝。若能在裂缝出现的初期就发现，并跟踪其发展情况，那么路面维护费将大大降低，同时保证高速公路的行车安全。因此，对公路的路面状况进行定期的调查及养护极其重要。

路面裂缝检测方式从最初的人工检测方式开始发展；随着图像处理技术的应用，将车载采集装置和图像处理技术结合，应用于路面裂缝检测，使得检测效率得到很大改善。近年来，无人机技术得到快速发展，与之结合的应用得到极大丰富，结合于无人机采集方式的路面裂缝检测装置，相较于其他的方法，具有快速高效、视场大以及存储数据量有所下降的优势。但是相比于车载采集图像，存在路旁景物、车辆、电线以及阴影等干扰，且噪声也十分丰富。

常用的裂缝识别方法主要集中于阈值分割、特征检测、纹理分析和种子生长等的应用，除此之外，还有机器学习以及模糊集的运用。但是目前已有的这些方法基本都是针对车载采集装置图像的基础进行检测发展，不能适用于干扰和噪声更加丰富的航拍图像。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种航拍图像路面裂缝检测方法、装置及设备，结合航拍采集方式的一系列优势使裂缝检测更高效便捷，并改进传统图像处理算法的鲁棒性问题。

第一方面，本发明实施例提供一种航拍图像路面裂缝检测方法，包括：

提取航拍路面图像的路面区域的深层高维特征，根据所述深层高维特征获得高维特征图；

基于所述路面区域的深层高维特征，对所述高维特征图进行正负样本筛选，以区分路面裂缝目标和路面背景；

对所述路面裂缝目标进行分类和坐标定位，获得所述路面裂缝目标的分类信息和坐标信息。

第二方面，本发明实施例提供了一种航拍图像路面裂缝检测装置，包括：

高维特征图模块，用于提取航拍路面图像的路面区域的深层高维特征，根据所述深层高维特征获得高维特征图；

裂缝识别模块，用于基于所述路面区域的深层高维特征，对所述高维特征图进行正负样本筛选，以区分路面裂缝目标和路面背景；以及

分类定位模块，用于对所述路面裂缝目标进行分类和坐标定位，获得所述路面裂缝目标的分类信息和坐标信息。

第三方面，本发明实施例提供了一种航拍图像路面裂缝检测设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行本发明实施例第一方面所述航拍图像路面裂缝检测方法及其任一可选实施例所述的方法。

第四方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令执行本发明实施例第一方面所述航拍图像路面裂缝检测方法及其任一可选实施例的方法。