基于图像分析的高速公路护栏检测方法及系统与流程

本发明涉及图像处理，具体而言，涉及一种基于图像分析的高速公路护栏检测方法及系统。

背景技术：

1、高速公路护栏是为了保障车辆行驶安全的重要设施，对其进行定期的异常缺陷检测是必不可少的。然而，传统的人工检测方式费时费力，且容易出错。因此，研发一种基于图像分析的高速公路护栏检测方法变得尤为重要。

技术实现思路

1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本发明的目的之一在于提供一种基于图像分析的高速公路护栏检测方法及系统。

2、本发明实施例提供了一种基于图像分析的高速公路护栏检测方法，应用于图像分析检测系统，所述方法包括：

3、获取拟进行异常缺陷检测的高速公路护栏拍摄图像；

4、获取所述高速公路护栏拍摄图像中每一拍摄图像分块的护栏形状图像描述向量、护栏纹理图像描述向量以及护栏结构图像描述向量；

5、结合每一所述拍摄图像分块的所述护栏形状图像描述向量、所述护栏纹理图像描述向量以及所述护栏结构图像描述向量，得到每一所述拍摄图像分块的第一拍摄图像分块集成描述向量；

6、基于每一所述拍摄图像分块的第一拍摄图像分块集成描述向量，及其关联拍摄图像分块的第二拍摄图像分块集成描述向量，对每一所述拍摄图像分块进行异常缺陷检测分析，得到异常缺陷检测分析结果。

7、进一步地，所述结合每一所述拍摄图像分块的所述护栏形状图像描述向量、所述护栏纹理图像描述向量以及所述护栏结构图像描述向量，得到每一所述拍摄图像分块的第一拍摄图像分块集成描述向量，包括：

8、获取事先完成调试的异常缺陷检测网络，所述异常缺陷检测网络包括描述向量集成分支、图像要素知识挖掘分支以及异常缺陷检测分析分支；

9、将每一所述拍摄图像分块的所述护栏形状图像描述向量、所述护栏纹理图像描述向量以及所述护栏结构图像描述向量传入所述描述向量集成分支进行描述向量集成，得到每一所述拍摄图像分块的所述第一拍摄图像分块集成描述向量；

10、所述基于每一所述拍摄图像分块的第一拍摄图像分块集成描述向量，及其关联拍摄图像分块的第二拍摄图像分块集成描述向量，对每一所述拍摄图像分块进行异常缺陷检测分析，得到异常缺陷检测分析结果，包括：

11、将每一所述拍摄图像分块的所述第一拍摄图像分块集成描述向量传入所述图像要素知识挖掘分支进行图像要素知识挖掘操作，得到每一所述拍摄图像分块的图像要素知识向量；

12、将每一所述拍摄图像分块的图像要素知识向量，及其关联拍摄图像分块的第二拍摄图像分块集成描述向量，传入所述异常缺陷检测分析分支进行异常缺陷检测分析，得到所述异常缺陷检测分析结果。

13、进一步地，所述将每一所述拍摄图像分块的所述第一拍摄图像分块集成描述向量传入所述图像要素知识挖掘分支进行图像要素知识挖掘操作，得到每一所述拍摄图像分块的图像要素知识向量，包括：

14、将每一所述拍摄图像分块的所述第一拍摄图像分块集成描述向量传入所述图像要素知识挖掘分支进行图像要素知识挖掘操作，得到每一所述拍摄图像分块的初始图像要素知识向量；

15、聚合每一所述拍摄图像分块的所述第一拍摄图像分块集成描述向量和所述初始图像要素知识向量，得到每一所述拍摄图像分块的所述图像要素知识向量。

16、进一步地，所述将每一所述拍摄图像分块的图像要素知识向量，及其关联拍摄图像分块的第二拍摄图像分块集成描述向量，传入所述异常缺陷检测分析分支进行异常缺陷检测分析，得到所述异常缺陷检测分析结果，包括：

17、聚合每一所述拍摄图像分块的所述图像要素知识向量，及其关联拍摄图像分块的第二拍摄图像分块集成描述向量，得到每一所述拍摄图像分块的第三拍摄图像分块集成描述向量；

18、将每一所述拍摄图像分块的所述第三拍摄图像分块集成描述向量传入所述异常缺陷检测分析分支进行异常缺陷检测分析，得到所述异常缺陷检测分析结果。

19、进一步地，所述异常缺陷检测分析分支包括图像特征映射节点和异常缺陷判别节点；

20、所述将每一所述拍摄图像分块的所述第三拍摄图像分块集成描述向量传入所述异常缺陷检测分析分支进行异常缺陷检测分析，得到所述异常缺陷检测分析结果，包括：

21、将每一所述拍摄图像分块的所述第三拍摄图像分块集成描述向量传入所述图像特征映射节点进行图像特征映射处理，得到图像特征映射向量；

22、将所述图像特征映射向量传入所述异常缺陷判别节点进行异常缺陷判别操作，得到所述异常缺陷检测分析结果，所述异常缺陷检测分析结果用于表征每一所述拍摄图像分块存在异常缺陷的量化可能性。

23、进一步地，所述图像要素知识挖掘分支包括事先完成调试的基于残差块的前后序特征挖掘模块、前馈模块、深度决策树模块中的至少一种。

24、进一步地，所述获取所述高速公路护栏拍摄图像中每一拍摄图像分块的护栏纹理图像描述向量，包括：

25、获取所述高速公路护栏拍摄图像中每一所述拍摄图像分块的图像分块单元序列；

26、将每一所述拍摄图像分块的所述图像分块单元序列传入第一可逆前馈模块进行描述向量挖掘，得到每一所述拍摄图像分块的所述护栏纹理图像描述向量。

27、进一步地，所述获取所述高速公路护栏拍摄图像中每一拍摄图像分块的护栏结构图像描述向量，包括：

28、获取所述高速公路护栏拍摄图像中每一所述拍摄图像分块的图像点云序列；

29、将每一所述拍摄图像分块的所述图像点云序列传入第二可逆前馈模块进行描述向量挖掘，得到每一所述拍摄图像分块的所述护栏结构图像描述向量。

30、进一步地，所述高速公路护栏拍摄图像包括拟进行异常缺陷上报的待上报拍摄图像；

31、所述基于每一所述拍摄图像分块的第一拍摄图像分块集成描述向量，及其关联拍摄图像分块的第二拍摄图像分块集成描述向量，对每一所述拍摄图像分块进行异常缺陷检测分析，得到异常缺陷检测分析结果之后，还包括：

32、基于每一所述拍摄图像分块的所述异常缺陷检测分析结果，确定所述待上报拍摄图像的可视化异常标注图像，并上传所述可视化异常标注图像。

33、本发明实施例还提供了一种图像分析检测系统，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述的基于图像分析的高速公路护栏检测方法。

34、本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于图像分析的高速公路护栏检测方法。

35、本发明实施例所提供的一种基于图像分析的高速公路护栏检测方法及系统，通过获取高速公路护栏拍摄图像中每一拍摄图像分块的护栏形状图像描述向量、护栏纹理图像描述向量以及护栏结构图像描述向量，得到了每一拍摄图像分块在不同描述层面的表征向量。基于此，还对每一拍摄图像分块的护栏形状图像描述向量、护栏纹理图像描述向量以及护栏结构图像描述向量进行聚合，得到每一拍摄图像分块的第一拍摄图像分块集成描述向量，其中，通过第一拍摄图像分块集成描述向量能够在不同描述层面对拍摄图像分块进行有效记录。另外，还利用关联拍摄图像分块之间的牵涉性，基于每一拍摄图像分块的第一拍摄图像分块集成描述向量，及其关联拍摄图像分块的第二拍摄图像分块集成描述向量，对每一拍摄图像分块进行异常缺陷检测分析，减少了异常缺陷检测分析的误差，以得到更为准确的异常缺陷检测分析结果。