基于人工智能的道路裂缝检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202210844419.X
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00;G06T7/246;G06T7/254
申请日期：
2022-07-19
申请人：
淄博市淄川区市政环卫服务中心

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于人工智能的道路裂缝检测方法及系统
申请号	CN202210844419.X	申请日期	2022-07-19
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2022-08-30	公开/公告号	CN114972333A
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;/;1;3;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;2;4;6;;;G;0;6;T;7;/;2;5;4查看分类表>
申请人	淄博市淄川区市政环卫服务中心	申请人地址	山东省淄博市淄川区淄城东路491号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	淄博市淄川区市政环卫服务中心	当前权利人	淄博市淄川区市政环卫服务中心
发明人	李德科;王晓慧;孙振兴
代理机构	郑州知倍通知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	文慧君

摘要

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的道路裂缝检测方法及系统。该方法包括获取实时采集的待分析的道路图像；利用改进的运动去模糊算法对道路图像进行处理得到复原图像；将复原图像输入训练完成的神经网络中进行裂缝识别，神经网络的输出为包含裂缝区域的裂缝图像，基于裂缝图像得到道路表面的道路裂缝；其中运动去模糊算法的改进为每个像素点自适应模糊长度的获取，通过每个像素点对应的自适应模糊长度得到对应的模糊核，基于每个像素点对应的模糊核进行反卷积得到复原图像，提高了复原图像的清晰度，增加了对道路缺陷检测的准确度。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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