公开(公告)号：CN115294541A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210767292.6

申请日：2022-06-30

Applicant: 南京信息工程大学无锡研究院

Inventor： 许正森 ,  管海燕 ,  柯福阳 ,  曹爽

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/26 ,  G06V10/36 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种局部特征增强Transformer道路裂缝检测方法，该方法包括：创建像素级标记强噪声干扰道路裂缝数据集，用于深度学习语义分割模型训练；设计包含局部和全局尺度裂缝语义特征提取路径、多尺度跨越连接和高效上采样模块的局部特征增强Transformer道路裂缝检测模型；基于创建的强噪声干扰道路裂缝数据集，使用最佳超参数迭代训练检测模型；定量计算裂缝长度与宽度，并在系统界面评价并显示道路路面状况；本发明以高分辨率CCD光学裂缝遥感数据为基础，提出了局部特征增强Transformer道路表面裂缝检测方法，能在背景噪声干扰严重的道路遥感图像中更快、更智能、更准确检测与提取道路裂缝。