[发明专利]一种路面缺陷检测方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种路面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取路面的深度图像；

通过超像素分割提取所述深度图像的多个特征向量；

根据所述特征向量之间的相似程度对所述特征向量进行分类，获得根据分类结果确定的路面缺陷信息；

所述通过超像素分割提取所述深度图像的多个特征向量，包括：

提取所述深度图像包括的多个超像素；

分别统计每一所述超像素对应的各像素点的深度值，获取各所述超像素的深度特征，其中，所述深度特征包括深度平均值和深度方差；

以待求像素点的深度值作为阈值，对相邻像素点进行二值化处理，获得每一所述超像素的纹理特征；

根据各所述超像素的深度平均值和各所述超像素对应的各像素点的形状指数确定各所述超像素的形状特征；

根据每一所述超像素的深度特征、纹理特征和形状特征构建每一所述超像素的特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述超像素的深度平均值确定各所述超像素的形状特征，包括：

在所述超像素的深度平均值小于预设深度阈值的情况下，以预设形状特征值作为所述超像素的形状特征；

在所述超像素的深度平均值大于或等于预设深度阈值的情况下，计算所述超像素对应的各像素点的形状指数均值作为该超像素形状特征。

3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述像素点的形状指数SI通过以下公式计算得到：

;

其中， 和 分别为所述超像素对应的区域的两个主曲率，且 。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述提取所述深度图像包括的多个超像素，包括：

按照预设的K个超像素在所述深度图像中分配种子点，其中，所述深度图像包括N个像素，每一所述超像素的尺寸为 ，N和K均为大于1的整数；

计算每一所述种子点的邻域内所有像素点梯度值；

将各所述种子点更新至所述种子点的邻域内梯度值最小的像素点处；

分别计算各所述像素点与各所述种子点之间的距离；

将与每一所述像素点距离最小的种子点作为所述像素点的聚类中心；

迭代更新各所述种子点的位置并确定相应的聚类中心，至各聚类中心的位置不再变化；

将尺寸小于预设尺寸以及不连续的聚类中心对应的各像素点分配至相邻的聚类中心，获得以各聚类中心为中心的M个超像素，M为小于或等于K且大于1的整数。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征向量之间的相似程度对所述特征向量进行分类，包括：

计算每一所述超像素的特征向量与各类别标签之间对应的损失值；

根据各所述类别标签对应的损失值确定每一所述超像素对应的类别标签。

6.一种路面缺陷检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取路面的深度图像；

提取模块，用于通过超像素分割提取所述深度图像的多个特征向量；

分类模块，用于根据所述特征向量之间的相似程度对所述特征向量进行分类，获得根据分类结果确定的路面缺陷信息；

所述提取模块包括：

提取子模块，用于提取所述深度图像包括的多个超像素；

深度特征获取子模块，用于分别统计每一所述超像素对应的各像素点的深度值，获取各所述超像素的深度特征，其中，所述深度特征包括深度平均值和深度方差；

纹理特征获取子模块，用于以待求像素点的深度值作为阈值，对相邻像素点进行二值化处理，获得每一所述超像素的纹理特征；

形状特征获取子模块，用于根据各所述超像素的深度平均值和各所述超像素对应的各像素点的形状指数确定各所述超像素的形状特征；

特征向量构建子模块，用于根据每一所述超像素的深度特征、纹理特征和形状特征构建每一所述超像素的特征向量。

7.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至5中任一项所述的路面缺陷检测方法中的步骤。

8.一种可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的路面缺陷检测方法中的步骤。