一種基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的路面異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202210336906.5 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN114663742A | 公開(kāi)（公告）日 | 2022-06-24 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114663742A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-06-24 |
| 分類號(hào) | G06V20/00（2022.01）I;G06V10/74（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 李繼凱 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 北京優(yōu)創(chuàng)新港科技股份有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 成都余行專利代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 100000北京市海淀區(qū)上地東路35號(hào)1號(hào)樓2層1-202-238 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的路面異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：構(gòu)建特征提取模型、構(gòu)建路面正常訓(xùn)練樣本集、構(gòu)建路面異常檢測(cè)模型集、獲取路面檢測(cè)樣本集，通過(guò)所述路面檢測(cè)樣本集與所述路面異常檢測(cè)模型集之間的距離，獲取檢測(cè)圖像集中每一張圖像的檢測(cè)距離；通過(guò)每一張圖像的檢測(cè)距離與異常閾值之間的關(guān)系，得到路面的異常檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明采用基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的路面異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，圖像樣本是隨機(jī)選取的，整個(gè)道路檢測(cè)的過(guò)程減少了人工標(biāo)注的過(guò)程，檢測(cè)效率更高；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多層中間特征分別構(gòu)建路面異常檢測(cè)模型，采用多個(gè)模型多次判斷，提高路面異常判斷精度，在異常種類多、異常樣本稀少的情形下，依然能夠保證軌道路面異常檢測(cè)系統(tǒng)的魯棒性。 |
