CN111583229B - 一种基于卷积神经网络路面故障检测方法 - Google Patents

一种基于卷积神经网络路面故障检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，包括如下步骤：S1：获取图像，并去除图像的运动模糊，S2：构建质量判断模型，对图像进行质量判断，滤除失焦或者非路面信息的图像，S3：对路面故障图片进行标注，S4：构建故障检测语义分割模型，对路面故障进行识别，S5：多次迭代训练，然后输出分割出故障道路区域。本发明提出的一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，利用卷积神经网络算法，准确、快速地分析出视频中的路面故障，能够判断出裂缝、坑槽、护栏杆损坏、杂草等故障类型及相关参数。

Description

一种基于卷积神经网络路面故障检测方法
技术领域
本发明涉及一种路面故障检测方法，具体涉及一种基于卷积神经网络路面故障检测方法。
背景技术
高速路的养护工作多需要人为巡视检测，发现路面故障后，通过拍照记录。而随着移动互联网和多媒体的飞速发展，人工智能逐渐运用到路面故障检测中。目前虽有基于视频分析进行路面故障检测的技术，但由于实际环境中光照变化、运动复杂性、遮挡情况、目标与背景颜色相似、杂乱背景等各种因素的叠加，导致目标检测与跟踪算法设计的难度较大，识别准确率较低。
发明内容
本发明提供一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，利用卷积神经网络算法，准确、快速地分析出视频中的路面故障。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，包括以下步骤：
S1：通过行驶中的车辆获取含有路面区域的图像，并对图像进行预处理，以消除拍照时产生的运动模糊：
S2：使用质量模型对图像进行质量判断，滤除失焦或者非路面信息的图像；
S3：对含有路面故障的图片进行标，标注内容包括路面故障类型和出现该故障的区域；使用标注后的图片构建样本集，并按照比例分为训练集和验证集；
S4：构建故障检测语义分割模型对所述区域中的路面故障进行识别，该故障检测语义分割模型由标注有路面故障类型和区域的路面故障样本图像训练得到；
该故障检测语义分割模型的逻辑如下：输入数据到网络中经过多级的卷积结构和反卷积结构，模型会输出NCHW的特征图；然后，对特征图每个像素位置对应的分类数计算分类概率Si得到像素点的分类信息：
其中，W表示分类对应的权重，b表示其对应的偏置项，xi表示第i个输入样本，n表示分类数。进而得到像素分类信息训练过程的损失函数为：
其中，n为分类总数，yc为故障类别，表示网络输出的分类信息；α为超参数，用来平衡正负样本的影响系数；λ为超参数，设定衰减项的权重；w为网络权重；
S5：故障检测语义分割模型训练基于现有的路面故障的有效数据，再做样本分类数据均衡之后进行多次迭代训练，然后输出分割出故障道路区域。
进一步的，所述步骤S1中，预处理过程包括如下步骤：
a、获取采集图像的设备的陀螺仪加速度参数，记录当前图像的运动速度wx,wy并对其积分，则得到其运动角距离θx,θy；
b、计算图像上共n个点的模糊核：
其中，n表示投影点个数，x1,y1为n个投影点中第一个点的初始坐标，xi,yi为图像中的n个投影点中第i个投影点坐标；
xi,yi＝fω(MM-1(x1,y1,1)T)T,
(a,b,c)表示图片像素点对应的空间坐标系中点的坐标,σ(x,y)函数在(0,0)处为1，其他位置取0，
M＝CRi,C表示相机内参矩阵，由相机标定计算获取；Ri表示曝光时间设备初始位置的旋转矩阵，由θx，θy确定:
C、使用模糊核对图像做反卷积操作，去除图像的运动模糊。
进一步的，所述步骤S2中，质量判断标准如下：质量判断模型是具有判断获取图像质量能力的机器学习模型，该模型由标注有图像质量好坏的样本图像训练得到，包括如下步骤：
N1:清洗训练数据集，提取标注的质量问题图片作为负样本集，提取正常道路采集图片作为正样本集；正样本集合负样本集合并为样本集，并按照一定比例分为训练集和验证集；
N2:构建质量判断模型，模型为2分类模型，直接输出质量评价分数q，当q<tq时质量判断为不合格，不会进行进一步的故障检测；其中tq为质量判断合格与否的阈值；
N3:使用清洗的结构化数据训练质量判断模型，使用交叉熵作为损失函数，训练过程不断重复以下步骤：1)输入数据给模型并完成推理过程；2)根据Groud Truth通过损失函数进行反向求导，计算各个参数的梯度；3)更新权重的大小。持续使用训练集训练模型，直至模型收敛并在验证集上达到精度要求。
优选的，步骤S4中故障检测语义分割模型为具有识别路面故障能力的机器学习模型。
上述过程可嵌入计算机软件中，实现对图片的快速处理。
本发明提出的一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，利用卷积神经网络算法，准确、快速地分析出视频中的路面故障。能够判断出裂缝、坑槽、护栏杆损坏、杂草等故障类型及相关参数。通过加装在车辆上，并同时获取经纬度信息，可直接判断出路面故障信息及位置，提高了路面故障检测效率，简化了路面维护人员的工作。
附图说明
图1是质量判断模型逻辑的示意图；
图2是故障检测语义分割模型的逻辑示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明提出一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，利用了二维卷积神经网络。
二维卷积定义如下：
其中，表示卷积操作之后的像素值，f和g表示两个可积函数。一副数字图像可以看做是一个二维空间的离散函数，在图像处理算法里面，使用卷积可以实现对图像的模糊处理，边缘检测，梯度统计等。离散二维卷积公式如下：
其中，H表示卷积之后的图像，F表示原图，G表示卷积核。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络，他在神经网络的基础之上加入了卷积操作。相对于传统神经网络有稀疏连接，多特征图，权值共享等优势。
本发明具体包括以下步骤：
S1：通过行驶中的车辆获取含有路面区域的图像，并对图像进行预处理，以消除拍照时产生的运动模糊：预处理过程包括如下步骤：
a、获取采集图像的设备的陀螺仪加速度参数，记录当前图像的运动速度wx,wy并对其积分，则得到其运动角距离θx,θy；
b、计算图像上共n个点的模糊核：
其中，n表示投影点个数，即图像中像素点个数，x1,y1为n个投影点中第一个点的初始坐标，xi,yi为图像中的n个投影点中第i个投影点坐标；
xi,yi＝fω(MM-1(x1,y1,1)T)T,
(a,b,c)表示图片像素点对应的空间坐标系中点的坐标,σ(x,y)函数在(0,0)处为1，其他位置取0，
M＝CRi,C表示相机内参矩阵，由相机标定计算获取；Ri表示曝光时间设备初始位置的旋转矩阵，由θx,θy确定:
C、使用模糊核对图像做反卷积操作，去除图像的运动模糊。
S2：使用质量模型对图像进行质量判断，滤除失焦或者非路面信息的图像；质量判断标准如下：质量判断模型是具有判断获取图像质量能力的机器学习模型，该模型由标注有图像质量好坏的样本图像训练得到，该模型逻辑如图1所示，包括如下步骤：
N1:清洗训练数据集，提取标注的质量问题图片作为负样本集，提取正常道路采集图片作为正样本集；正样本集合负样本集合并为样本集，并按照一定比例分为训练集和验证集；
N2:构建质量判断模型，模型为2分类模型，直接输出质量评价分数q，当q<tq时质量判断为不合格，不会进行进一步的故障检测；其中tq为质量判断合格与否的阈值；
N3:使用清洗的结构化数据训练质量判断模型，使用交叉熵作为损失函数，训练过程不断重复以下步骤：1)输入数据给模型并完成推理过程；2)根据Groud Truth通过损失函数进行反向求导，计算各个参数的梯度；3)更新权重的大小。持续使用训练集训练模型，直至模型收敛并在验证集上达到精度要求。
S3：对含有路面故障的图片进行标，标注内容包括路面故障类型和出现该故障的区域；故障类型可包括：路面裂缝、坑槽、护栏杆损坏、杂草等故障；使用标注后的图片构建样本集，并按照比例分为训练集和验证集；
S4：构建故障检测语义分割模型对所述区域中的路面故障进行识别，该故障检测语义分割模型由标注有路面故障类型和区域的路面故障样本图像训练得到；
该故障检测语义分割模型结构如图2所示，其逻辑如下：输入数据到网络中经过多级的卷积结构和反卷积结构，模型会输出NCHW的特征图；然后，对特征图每个像素位置对应的分类数计算分类概率Si得到像素点的分类信息：
其中，W表示分类对应的权重，b表示其对应的偏置项，xi表示第i个输入样本，n表示分类数。进而得到像素分类信息训练过程的损失函数为：
其中，n为分类总数，yc为故障类别，表示网络输出的分类信息；α为超参数，用来平衡正负样本的影响系数；λ为超参数，设定衰减项的权重；w为网络权重；
S5：故障检测语义分割模型训练基于现有的路面故障的有效数据，再做样本分类数据均衡之后进行多次迭代训练，然后输出分割出故障道路区域。
优选的，步骤S4中故障检测语义分割模型为具有识别路面故障能力的机器学习模型。
本发明提出的是一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，该方法可以算法形式嵌入计算机软件中，实现对图片的快速处理。
实际应用中，通过加装在车辆上，并同时获取经纬度信息，可直接判断出路面故障信息及位置，提高了路面故障检测效率，简化了路面维护人员的工作。
本发明提出的一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，利用卷积神经网络算法，准确、快速地分析出视频中的路面故障。能够判断出裂缝、坑槽、护栏杆损坏、杂草等故障类型及相关参数。

Claims (4)

1.一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过行驶中的车辆获取含有路面区域的图像，并对图像进行预处理，以消除拍照时产生的运动模糊：
S2：使用质量模型对图像进行质量判断，滤除失焦或者非路面信息的图像；
S3：对含有路面故障的图片进行标注，标注内容包括路面故障类型和出现该故障的区域；使用标注后的图片构建样本集，并按照比例分为训练集和验证集；
S4：构建故障检测语义分割模型对所述区域中的路面故障进行识别，该故障检测语义分割模型由标注有路面故障类型和区域的路面故障样本图像训练得到；
该故障检测语义分割模型的逻辑如下：输入数据到网络中经过多级的卷积结构和反卷积结构，模型会输出NCHW的特征图；然后，对特征图每个像素位置对应的分类数计算分类概率Si得到像素点的分类信息：
其中，W表示分类对应的权重，b表示其对应的偏置项，xi表示第i个输入样本，n表示分类数；进而得到像素分类信息训练过程的损失函数为：
其中，n为分类总数，yc为故障类别，表示网络输出的分类信息；α为超参数，用来平衡正负样本的影响系数；λ为超参数，设定衰减项的权重；w为网络权重；
S5：故障检测语义分割模型训练基于现有的路面故障的有效数据，再做样本分类数据均衡之后进行多次迭代训练，然后输出分割出故障道路区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，预处理过程包括如下步骤：
a、获取采集图像的设备的陀螺仪加速度参数，记录当前图像的运动速度(wx,wy)并对其积分，则得到其运动角距离(θx,θy)；
b、计算图像上共N个点的模糊核：
其中，N表示投影点个数，(x1,y1)为N个投影点中第一个点的初始坐标，(xi,yi)为图像中的N个投影点中第i个投影点坐标；
xi,yi＝fω(MM-1(x1,y1,1)T)T,
(a,b,c)表示图片像素点对应的空间坐标系中点的坐标,σ(x,y)函数在(0,0)处为1，其他位置取0，
M＝CRi,C表示相机内参矩阵，由相机标定计算获取；Ri表示曝光时间设备初始位置的旋转矩阵，由(θx,θy)确定:
C、使用模糊核对图像做反卷积操作，去除图像的运动模糊。
3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，质量判断标准如下：质量判断模型是具有判断获取图像质量能力的机器学习模型，该模型由标注有图像质量好坏的样本图像训练得到，包括如下步骤：
N1:清洗训练数据集，提取标注的质量问题图片作为负样本集，提取正常道路采集图片作为正样本集；正样本集合负样本集合并为样本集，并按照一定比例分为训练集和验证集；
N2:构建质量判断模型，模型为2分类模型，直接输出质量评价分数q，当q<tq时质量判断为不合格，不会进行进一步的故障检测；其中tq为质量判断合格与否的阈值；
N3:使用清洗的结构化数据训练质量判断模型，使用交叉熵作为损失函数，训练过程不断重复以下步骤：1)输入数据给模型并完成推理过程；2)根据Groud Truth通过损失函数进行反向求导，计算各个参数的梯度；3)更新权重的大小；持续使用训练集训练模型，直至模型收敛并在验证集上达到精度要求。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的一种基于卷积神经网络路面故障检测方法，其特征在于，步骤S4中故障检测语义分割模型为具有识别路面故障能力的机器学习模型。
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