一种基于轻量级卷积神经网络检测路面病害的方法及装置

摘要

本发明属于交通安全技术领域，具体涉及一种基于轻量级卷积神经网络检测路面病害的方法及装置,包括底座、摄像头模块、MCU模块、SD卡储存模块、语音播报模块，MCU模块用于搭建改进YOLOv3算法，改进YOLOv3算法包括Darknet‑53特征提取网络、预测网络，预测网络包括四个不同尺度的特征层13*13、26*26、52*52、104*104进行预测，104*104特征层用于将浅层信息提取出来。本发明的一种基于轻量级卷积神经网络检测路面病害的方法及装置，对YOLO算法进行了改进，并将轻量级卷积神经网络应用在嵌入式上，实现嵌入式设备对山路路面病害的检测，辅助汽车在行驶过程中，提醒司机前方是否有路面病害的发生，对于较小目标的检测也具有良好的效果，具有性价比高、实用性强和便携性的优点，易于量产及使用。