公开(公告)号：CN113159044A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110357460.X

申请日：2021-04-01

Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司 ,  航天信德智图(北京)科技有限公司

Inventor： 肖国峰 ,  张蕴灵 ,  侯芸 ,  杨璇 ,  何博洲 ,  戴维序 ,  龚婷婷 ,  潘佩珠 ,  王群 ,  孙雨 ,  宋张亮 ,  赵政帆 ,  董庆豪

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/44 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于道路材质识别技术领域，公开了一种基于深度学习的卷积神经网络的道路材质识别方法，包括以下步骤：输入影像，找到道路位置；将非道路位置亮度调0；将影像转为红、绿、近红三通道，对道路材质进行识别；收集好数据后，搭建以ResNet50为特征提取器的deeplabV3+语义分割模型，在影像上进行训练；得到每条道路都着色的热力图，通过颜色判定道路的材质类别。本发明通过结合路网数据，以及部分手工矫正，避免了在道路位置的提取上花费过大的计算资源，同时，本发明结合了卫星影像所具有多波段光谱信息这一特点，对不同的路面材质进行了光谱分析，使输入数据中含有的特征信息更加丰富且更具有代表性，并通过预处理凸显目标的所有特征，提高了识别精度。