[发明专利]一种基于深度学习与web端定位的路面裂缝检测方法在审
| 申请号： | 202110785735.X | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113628164A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 张庆龙;谭靖;乔奥成;朱燕文 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/70;G06T5/40;G06T5/00;G06F16/29;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习与web端定位的路面裂缝检测方法，包括：拍摄路面视频并均匀抽帧提取图像进行预处理，训练基于深度学习的路面裂缝检测集成模型，实现路面损伤严重程度分类与裂缝检测；利用web端调用API获取实时地理位置信息，并依据车速和视频帧率利用云计算得出每帧对应的时间与地理位置信息，导入数据库；在云端调用数据库，完成基于深度学习的路面裂缝检测集成模型的检测，在本地生成可视化路面裂缝损伤地图图示和检测裂缝的具体位置。本发明解决了路面裂缝检测效率低，准确率低，成本高的问题，并将路面裂缝检测与地理位置定位结合，生成可视化图示，为公路养护工作提供了便利，同时还可为相似问题提供解决思想。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 web 定位 路面 裂缝 检测 方法 | ||
【主权项】：
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