一种路面病害检测方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110291773.X
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/62;G06N3/04
申请日期：
2021-03-18
申请人：
中国公路工程咨询集团有限公司;中咨公路养护检测技术有限公司;西安西光产业发展有限公司;广东粤港澳大湾区硬科技创新研究院

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专利名称	一种路面病害检测方法及装置
申请号	CN202110291773.X	申请日期	2021-03-18
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-08-10	公开/公告号	CN113240623A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	中国公路工程咨询集团有限公司;中咨公路养护检测技术有限公司;西安西光产业发展有限公司;广东粤港澳大湾区硬科技创新研究院	申请人地址	北京市海淀区西三环紫竹桥昌运宫17号北京市政大厦2层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国公路工程咨询集团有限公司,中咨公路养护检测技术有限公司,西安西光产业发展有限公司,广东粤港澳大湾区硬科技创新研究院	当前权利人	中国公路工程咨询集团有限公司,中咨公路养护检测技术有限公司,西安西光产业发展有限公司,广东粤港澳大湾区硬科技创新研究院
发明人	董元帅;侯芸;张艳红;仝鑫隆;周祚峰;曹雨轩;吴清泉
代理机构	北京路浩知识产权代理有限公司	代理人	王治东

摘要

本发明提供一种路面病害检测方法及装置。其中，该方法包括：获取待分析的路面病害图像；将所述路面病害图像输入至混合神经网络模型中，得到所述混合神经网络模型输出的病害定位信息和病害掩膜信息；根据所述病害掩膜信息确定路面病害对应的目标几何参数信息；根据所述病害定位信息、所述病害掩膜信息以及所述目标几何参数信息，输出相应的路面病害分析结果。采用本发明公开的路面病害检测方法，通过不同功能的深度学习算法相结合得到的混合神经网络对采集到的路面病害图像进行定位及分割，能够在不封闭道路的同时完成对路面病害进行智能识别与测量工作，提高道路维护效率的同时也降低了管理成本，有效提升了路面病害检测的可靠性和准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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