本發(fā)明涉及智慧高速、公路養(yǎng)護(hù)，尤其是涉及基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法。

背景技術(shù)：

1、隨著高速公路規(guī)劃建設(shè)目標(biāo)的完成以及高速公路交通網(wǎng)絡(luò)的不斷完善與發(fā)展，高速公路的養(yǎng)護(hù)問題日益凸顯，如何通過技術(shù)手段提高公路養(yǎng)護(hù)的信息化、專業(yè)化、智能化水平是是公路養(yǎng)護(hù)領(lǐng)域亟待解決的問題之一。利用目標(biāo)檢測算法，實現(xiàn)公路瀝青路面病害的檢測、分類以及進(jìn)行像素級的精準(zhǔn)定位，更直觀、精確地獲取路面病害全貌，對于公路路面的養(yǎng)護(hù)具有重要的意義，是實現(xiàn)道路養(yǎng)護(hù)智能化的重要基礎(chǔ)。

2、目前，有研究表明采用yolo算法能夠?qū)崿F(xiàn)對瀝青路面病害進(jìn)行檢測，然而在道路損傷識別領(lǐng)域的小目標(biāo)檢測任務(wù)中，現(xiàn)有的方法存在模型過擬合、計算效率不高及卷積復(fù)雜等問題。此外，在檢測過程中，檢測目標(biāo)尺寸不能精確估算，容易帶來較大的誤差，且通常會對同一車道、同一病害進(jìn)行多次檢測和統(tǒng)計，造成數(shù)據(jù)冗余的現(xiàn)象。

3、因此，亟需一種yolo算法在道路損傷識別的小目標(biāo)檢測任務(wù)中，能夠?qū)δ繕?biāo)尺寸、位置信息具有良好地檢測性能，達(dá)到減少數(shù)據(jù)冗余、提升計算速度的目的，為提高瀝青路面病害檢測精度提供參考。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，使其在瀝青路面病害檢測中，針對小目標(biāo)檢測任務(wù)，能夠精確目標(biāo)的尺寸和位置信息，提高道路損傷識別精度。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，包括以下步驟：

3、s1、通過車載或機(jī)載云臺雙目相機(jī)，獲取瀝青路面病害的視頻數(shù)據(jù)；

4、s2、對獲取瀝青路面病害的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注，并構(gòu)建瀝青路面病害圖像數(shù)據(jù)集；

5、s3、基于高效的多尺度注意力機(jī)制，得到改進(jìn)yolov5目標(biāo)檢測模型；

6、s4、利用構(gòu)建的瀝青路面病害圖像數(shù)據(jù)集，對改進(jìn)yolov5目標(biāo)檢測模型進(jìn)行初步訓(xùn)練；

7、s5、基于初步訓(xùn)練后的改進(jìn)yolov5目標(biāo)檢測模型，對實時數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢測，并對檢測結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行人工核查，將核查結(jié)果導(dǎo)入實時數(shù)據(jù)庫作為新的數(shù)據(jù)集，對初步訓(xùn)練后的改進(jìn)yolov5目標(biāo)檢測模型進(jìn)行糾錯優(yōu)化；

8、s6、基于動態(tài)規(guī)劃方法，通過累計置信度選擇預(yù)選框，并通過預(yù)選框?qū)r青路面同一病害的信息進(jìn)行冗余數(shù)據(jù)去重處理；

9、s7、基于去重后的瀝青路面病害數(shù)據(jù)，通過棋盤法對像素坐標(biāo)系和真實坐標(biāo)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)，獲取檢測目標(biāo)的實際尺寸，并利用形貌分形方法對瀝青路面病害進(jìn)行評估。

10、優(yōu)選的，步驟s2中，人工標(biāo)注包括橫向裂縫、縱向裂縫、網(wǎng)狀裂縫、坑槽、塊狀修補(bǔ)和條狀修補(bǔ)六種標(biāo)簽信息。

11、優(yōu)選的，步驟s3中，高效的多尺度注意力機(jī)制通過對長期依賴關(guān)系進(jìn)行建模，保存了準(zhǔn)確的位置信息，并融合了不同尺度的上下文信息。

12、優(yōu)選的，步驟s4中，包括基于構(gòu)建并標(biāo)注好的瀝青路面病害圖像數(shù)據(jù)集，通過損失函數(shù)曲線提供驗證集數(shù)據(jù)反饋，依次調(diào)節(jié)模型的超參數(shù)，并動態(tài)調(diào)整每個參數(shù)的步長，對改進(jìn)yolov5目標(biāo)檢測模型進(jìn)行初步訓(xùn)練。

13、優(yōu)選的，步驟s7包括立體建模、病害分割和尺寸評估；

14、在立體建模中，采用棋盤法對圖像進(jìn)行校正，并獲取瀝青路面視差圖像；

15、在病害分割中，通過細(xì)化算法獲取瀝青路面裂縫骨架，并將包含病害的像素設(shè)置為1，非病害的像素置設(shè)為0，得到二值化的圖像，進(jìn)而獲得病害的面積；

16、在尺寸評估中，根據(jù)三角測量原理進(jìn)行瀝青路面病害尺寸的評估。

17、優(yōu)選的，采用棋盤法將圖片進(jìn)行校正包括使用棋盤格計算單應(yīng)性矩陣；根據(jù)相機(jī)內(nèi)參數(shù)設(shè)定、相機(jī)的高度和角度，利用單應(yīng)性矩陣將路面病害圖像進(jìn)行投影變換，得到路面病害俯視圖。

18、優(yōu)選的，獲取瀝青路面視差圖像包括：

19、通過全局建模獲得道路場景下的視差圖像，再利用特征點匹配獲得局部點視差和視差候選算法，并對獲得的視差圖像進(jìn)行優(yōu)化，得到瀝青路面視差圖像。

20、因此，本發(fā)明采用上述基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，具有以下技術(shù)效果：

21、（1）基于yolov5算法，同時引入高效的多尺度注意力機(jī)制，通過對長程依賴關(guān)系進(jìn)行建模，能夠保存精確的位置信息以及融合不同尺度的上下文信息，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好提取特征，結(jié)合新添加的小目標(biāo)檢測頭可以有效提升小目標(biāo)的檢測精度。

22、（2）將路面病害辨識和表征方法分為立體建模、病害分割和尺寸評估，通過細(xì)化算法和逐點計算，實現(xiàn)整體病害的尺寸評估，提升目標(biāo)尺寸估算的精度，為后續(xù)目標(biāo)檢測提供可靠的依據(jù)。

技術(shù)特征：

1.基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，其特征在于，步驟s2中，人工標(biāo)注包括橫向裂縫、縱向裂縫、網(wǎng)狀裂縫、坑槽、塊狀修補(bǔ)和條狀修補(bǔ)六種標(biāo)簽信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，其特征在于，步驟s3中，高效的多尺度注意力機(jī)制通過對長期依賴關(guān)系進(jìn)行建模，保存了準(zhǔn)確的位置信息，并融合了不同尺度的上下文信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，其特征在于，步驟s4中，包括基于構(gòu)建并標(biāo)注好的瀝青路面病害圖像數(shù)據(jù)集，通過損失函數(shù)曲線提供驗證集數(shù)據(jù)反饋，依次調(diào)節(jié)模型的超參數(shù)，并動態(tài)調(diào)整每個參數(shù)的步長，對改進(jìn)yolov5目標(biāo)檢測模型進(jìn)行初步訓(xùn)練。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，其特征在于，步驟s7包括立體建模、病害分割和尺寸評估；

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，其特征在于，采用棋盤法將圖片進(jìn)行校正包括使用棋盤格計算單應(yīng)性矩陣；根據(jù)相機(jī)內(nèi)參數(shù)設(shè)定、相機(jī)的高度和角度，利用單應(yīng)性矩陣將路面病害圖像進(jìn)行投影變換，得到路面病害俯視圖。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于yolov5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，其特征在于，獲取瀝青路面視差圖像包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于YOLOv5算法的瀝青路面病害智能化檢測方法，涉及智慧高速、公路養(yǎng)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括利用車載或機(jī)載云臺相機(jī)獲取視頻數(shù)據(jù)，通過人工標(biāo)注構(gòu)建瀝青路面病害圖像數(shù)據(jù)集；采用YOLOv5目標(biāo)檢測模型，并引入高效的多尺度注意力機(jī)制，進(jìn)行初步訓(xùn)練；基于預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)YOLOv5目標(biāo)檢測模型，對實時數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢測，并對檢測結(jié)果進(jìn)行人工核查，進(jìn)而優(yōu)化模型；利用動態(tài)規(guī)劃方法對連續(xù)多幀圖像信息進(jìn)行冗余數(shù)據(jù)去重，并通過棋盤法對圖片進(jìn)行矯正，獲得目標(biāo)的實際尺寸，并根據(jù)病害標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評估。因此，采用上述方法，能夠節(jié)約人工成本和計算成本，降低儲存需求的壓力，實現(xiàn)實時檢測效果，且可廣泛應(yīng)用于瀝青路面病害檢測的使用。

技術(shù)研發(fā)人員：許庸,金紀(jì)虹,井甜,張小瑞,陸磊,權(quán)磊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9