[发明专利]道路破损检测方法、系统、装置、存储介质及计算机设备

说明书

本申请实施例公开了一种道路破损检测方法、装置、系统、存储介质及计算机设备。该方法包括：获取实时拍摄的道路视频中的每帧道路图片，利用道路破损检测模型中新增的通道空间注意力模块对道路破损检测模型的骨干网络模块输出的多个不同采样倍数下对应的多个不同特征进行注意力加强处理，以提取多个不同特征中的关键特征，增强关键特征的表达能力，削弱不重要特征的特征表达能力，使得进行注意力加强处理后得到的多个不同的注意力加强特征中的关键特征更为突出，提高道路破损检测处理的准确性和效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种道路破损检测方法、系统、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。

背景技术

随着工程机械的发展和改进，我国已建设道路里程数在飞速增加，但是由于国内交通情况的问题——工程车辆超载、车流量大等，导致道路十分容易出现裂纹、坑洞、路基塌陷等问题。以上问题的频繁出现所带来的影响主要是大额的维修资金花费，而如果处理不及时甚至会对路面车辆的行驶造成威胁，严重危害行车人员的生命安全。如果能够提前对其进行维护，将道路裂纹的危害遏制在转化前期，这对维护资金的开销是个极大的节约，同时能够提高道路的使用寿命。因此，及早发现道路裂纹，对节省道路维护费用，确保道路安全具有重要意义。

现有的道路巡检方式中所能采用的方式较少，主流的方式是采用人工进行检测，依靠专业人员去实地考察。后来图像处理技术的发展，改革了道路巡检领域，即半自动巡检系统的出现，半自动巡检系统主要由人和计算机协同完成检测工作，计算机负责图像的采集、分类和存储，人工负责进行判决。

目前的巡检系统对道路破损检测效率不高。

发明内容

本申请实施例提供一种道路破损检测方法、装置、系统、计算机可读存储介质及计算机设备，可以提高道路破损检测效率和准确率。

本申请实施例提供了一种道路破损检测方法，包括：

获取实时拍摄的道路视频中的每帧道路图片；

利用道路破损检测模型中的骨干网络模块对每帧道路图片进行特征提取处理，以得到所述骨干网络模块的特征输出结果，所述特征输出结果包括多个不同下采样倍数下对应的多个不同特征；

将多个不同特征分别输入至所述道路破损检测模型中的通道空间注意力模块中进行注意力加强处理，以得到多个不同的注意力加强特征；

将多个不同的注意力加强特征输入至所述道路破损检测模型中的后处理模块中进行道路破损预测处理，以得到每帧道路图片中的多个不同的道路破损对象所在的破损检测框、所述破损检测框所在位置处的道路破损的破损概率和所述破损检测框所在位置处的道路破损类别。

本申请实施例还提供了一种道路破损检测方法，包括：

获取训练数据集和初始道路破损检测模型，所述训练数据集中包括多张道路破损图片、所述道路破损图片中所对应的训练道路破损对象所在的训练破损检测框、所述训练破损检测框的道路破损类别标签；

利用所述初始道路破损检测模型中的骨干网络模块对所述每张道路破损图片进行特征提取处理，以得到所述骨干网络模块的训练特征输出结果，所述训练特征输出结果包括多个不同下采样倍数下对应的多个不同训练特征；

将多个不同训练特征分别输入至所述初始道路破损检测模型中的通道空间注意力模块中进行注意力加强处理，以得到多个不同的训练注意力加强特征；

将多个不同的训练注意力加强特征输入至所述初始道路破损模型中的后处理模块中进行道路破损预测处理，以得到多个不同的道路破损对象所在的破损检测框、所述破损检测框所在位置处的道路破损的破损概率和所述破损检测框所在位置处的道路破损类别；