技术特征：
1.一种盲道问题检查方法，包括：信息采集端、盲道检测处理系统、检测结果输出端三部分；其特征在于：所述的信息采集端包括信息采集设备，信息采集设备所采集的图像含有地理位置坐标信息，并将获得的信息传输至盲道检测处理系统，盲道检测处理系统对相应图像进行检测，判断并分类图像中的盲道状况，排查出问题盲道，并将获得的盲道建设及使用状况分类结果和对应图像的地理位置坐标信息整合生成盲道建设及使用情况反馈报告，通过检测结果输出端进行输出。2.根据权利要求1所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的信息采集端获得的地理位置坐标信息与电子地图进行匹配，得出对应采集图像在电子地图中的实际位置；其可在盲道建设及使用情况反馈报告中直观地给出问题盲道的道路信息。3.根据权利要求1所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的信息采集设备是具有定时拍摄、实时定位、记录拍摄时间的信息采集设备；信息采集设备安装于手机、盲杖、机动车、非机动车、监控探头、无人机、无人车其中之一上。4.根据权利要求1所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的盲道检测处理系统包含盲道问题判断模块，采用图神经网络、逻辑判断、svm、knn、cnn其中之一。5.根据权利要求4所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的盲道问题判断模块包括图像输入部分、元素检测部分、方向信息提取部分、图结构转换部分、基于图神经网络的盲道节点标签预测部分、问题分类及输出部分、反馈报告生成部分；图像输入部分，将信息采集端获取的图像输入盲道检测处理系统；所述的元素检测部分，运用图像处理方法，实现图像中元素的检测，包括元素的类型、检测框的中心点坐标、检测框长宽信息；元素的检测包括行进盲道、正确端部提示盲道、错误端部提示盲道、正确交叉处提示盲道、错误交叉处提示盲道、非机动车、机动车、窨井盖、柱状物的其中之一或全部；方向信息提取部分，利用行进盲道纹理排列具有周期性的特征及其对盲道行进指向的先验性获取盲道行进方向信息；通过灰度共生矩阵计算相关性，即度量图像纹理的灰度级在不同方向上的相似程度，所得值越大说明该方向上盲道纹理相关性越强，即越接近纹理的反复出现，越接近盲道行进方向；再将此方向信息用于对后续抽象图结构中边的二次判定，从而实现障碍物与盲道相对位置的精确建模，用来判断障碍物是占用在盲道进行方向上，还是紧挨在盲道两侧；图结构转换部分，根据元素检测部分获得的元素检测结果，对图像中各元素之间的关系进行建模，将现实场景图像转换为由点和边组成的抽象图结构；其中，由被检测元素及其属性生成节点，每个节点初始特征为节点类型的独热编码；再利用对象之间的不同位置关系计算对应的iou指标，从而引出“交叠”与“邻近”两种边。6.获得初步抽象图结构后，将盲道方向信息输入抽象图结构中边的二次判定，即将分别连接盲道和非盲道元素节点、且非盲道节点不在盲道行进方向上的“邻近”边删除，获得最终抽象图结构；基于图神经网络的盲道节点标签预测部分，基于图神经网络对抽象图结构进行推断学习，通过节点标签预测来实现计算机对图像中盲道状况的智能识别和分类；节点标签预测部分采用异构图结构，应用多头注意力图卷积网络（gats），按照不同类型的边，分别采用不同的dglnn模块对每种关系进行处理，即让源节点的信息沿着不同的关系传递到目标节点；
然后对于同一目标节点，聚合不同关系传来的信息进行特征更新；完成节点的信息更新后，由于盲道状况分类往往只依赖邻近节点，且每张图像抽象出的图结构较为简单，采取单层注意力图卷积网络；通过单层注意力图卷积网络得到归一化的注意系数后，利用该系数计算对应特征的线性组合，作为每个节点的最终输出特征；提取基于图神经网络的节点级输出，送入一个全连接神经网络，将盲道最终特征转化到盲道状况特征空间中进行分类，得到图像中的盲道场景分别是每一类盲道状况的概率向量；问题分类及输出部分，将盲道问题概率向量与盲道状况名称进行一一对应，概率数值最大的分量对应的盲道状况名称作为分类结果输出；若判断所得盲道状况不是“正确盲道”，根据盲道问题概率向量中最大概率数值的绝对大小，判断该图像中所涉及盲道问题的严重程度，分为“严重”和“轻微”两个等级；报告文件生成部分，将盲道状况分类结果和信息采集端所获取的信息整合，并将获取的地理位置信息与电子地图进行匹配，得出对应采集图像在电子地图中的实际位置，生成盲道建设及使用情况反馈报告，存储在系统本地或上传到网络平台；盲道建设及使用情况反馈报告包括本次盲道信息采集中每一类盲道状况的数量，每张照片中盲道状况分类结果、严重程度、拍摄时间、图像实际地理位置信息，并在电子地图中显示每一处盲道状况出现的位置。7. 根据权利要求5所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的图像处理方法包括faster r-cnn、yolo、颜色聚类分析、拉东变换、混合型高斯模型、霍夫变换、 h色相阈值分割、sobel 算子边缘检测、canny边缘检测、lab颜色模型、模糊c均值（kfcm）算法、单通道颜色空间阈值分割、k-means 均值、fcm 分割算法的其中之一。8.根据权利要求5所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的元素检测部分可选择在实现图像中元素检测后，通过solov2算法对目标检测框根据对象外轮廓进行精确的调整。9.根据权利要求5所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的“交叠”边类型，指不同被检测元素的检测框之间存在交叠时元素之间关系的表示；所述的“邻近”边类型，指不同被检测元素的检测框之间不存在交叠，但将检测框分别扩大到原105%后存在交叠时元素之间关系的表示；所述的“严重”等级，指盲道问题概率向量中最大概率的绝对数值大于0.75的盲道节点；所述的“轻微”等级，指盲道问题概率向量中最大概率的绝对数值小于等于0.75的盲道节点。10.根据权利要求5所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的盲道状况名称包括正确盲道、非机动车占用盲道、机动车占用盲道、窨井盖占用盲道、柱状物体占用盲道、交叉处盲道错误、端部盲道错误的其中之一或全部。11.根据权利要求1所述的盲道问题检查方法，其特征在于：所述的检测结果输出端输出盲道检测处理系统获得的图像中盲道状况分类结果和盲道建设及使用情况反馈报告；所述的检测结果输出端设备包括手持式打印机、远程无线打印机、电子屏幕的其中之一。
技术总结
一种盲道问题检查方法，包括：信息采集端、盲道检测处理系统、检测结果输出端三部分；其特征在于：所述的信息采集端包括信息采集设备，信息采集设备所采集的图像含有地理位置坐标信息，并将获得的信息传输至盲道检测处理系统，盲道检测处理系统对相应图像进行检测，判断并分类图像中的盲道状况，排查出问题盲道，并将获得的盲道建设及使用状况分类结果和对应图像的地理位置坐标信息整合生成盲道建设及使用情况反馈报告，通过检测结果输出端进行输出。本方法可判断并分类图像中的盲道状况，排查出盲道问题，并通过检测结果输出端输出盲道建设及使用情况反馈报告；协助市政管理部门、盲道整改施工单位把握区域盲道整体建设情况，为进行针对性整改提供技术支持。通过智能化的排查、识别和分类；能降低工作人员的专业门槛。门槛。门槛。
技术研发人员：陈子宜 翁奕柔 方琰 伍岳 陆激
受保护的技术使用者：浙江大学建筑设计研究院有限公司
技术研发日：2022.05.06
技术公布日：2022/7/22