基于融合卷积神经网络的高速公路沥青路面病害感知方法

摘要

本发明公开了一种基于融合卷积神经网络的高速公路沥青路面病害感知方法，包括：使用优化Mobilenet V3网络替换Deeplabv3+骨干网络，构建DL‑M‑PDS网络；改进网络参数，构建用于公路沥青路面病害分割的DL‑M2‑PDS优化网络；通过该优化网络获取路面像素级病害信息，并与原图像叠加；对Faster‑RCNN、Yolov5s、SSD模型进行适应性改进，构建用于公路沥青路面病害检测的FR‑PDD、Yolov5s‑PDD、SSD‑PDD网络模型；输入叠加病害图像，构建用于公路沥青路面病害感知的FCNN‑PDP‑FR、FCNN‑PDP‑Yolov5s和FCNN‑PDP‑SSD网络；训练网络并优化参数，优选模型进行高速公路沥青路面病害感知。本发明将公路沥青路面病害分割模型与公路沥青路面病害检测分类模型进行融合，以实现分割病害的同时提高模型的检测分类精度，可对高速公路养护智能化发展提供技术支持。