一种基于卷积神经网络的道路裂缝自动检测方法

摘要

本发明涉及图像识别与深度学习技术领域，更具体地，涉及一种基于卷积神经网络的道路裂缝自动检测方法。本发明基于轻量级的卷积神经网络，仅需对数据进行手动标注，根据检测衡量标准精确的和召回率来筛选并保持网络权重，在进行检测时，对图片进行(平方)压缩后，再切分成27*27大小进行检测，根据初步检测的结果对相应的裂缝区域进行多次旋转变换后再检测，更新检测结果，得到每一帧中裂缝的位置标出并响铃提示。本发明的模型是轻量级的，具有很高的召回率和精确度，可用于实时的裂缝检测，对于检测到的裂缝我们会记录其位置信息并标出，同时可以响铃警示工作人员，比以上提出的发明更具有实用性。