基于卷积神经网络的道路裂缝图像识别方法、装置及系统

摘要

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的道路裂缝图像识别方法、装置及系统，所述方法为：首选采用U‑Net模型搭建级联的全卷积神经网络，并在每个处理模块的最后一个卷积层的输出端加入注意力机制，得到第一神经网络模型，接着采用标定数据集对所述第一神经网络模型进行训练，将完成训练的第一神经网络模型中权重低于阈值的通道进行裁剪，并再次用标定数据集进行训练，得到道路裂缝识别模型，对待检测的道路图像逐帧读取，并输入到道路裂缝识别模型进行裂缝识别，标记出待检测的道路图像中的道路裂缝，本发明还相应的提供了道路裂缝图像识别装置及系统，本发明可以高效快速高精度进行裂缝图像识别。