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申请/专利权人：重庆亲禾智千科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于deepstream的道路裂缝检测方法，属于道路病害检测技术领域，一所述检测方法以车载流媒体相机为输入源，获取道路裂缝的外部图像，视频信号以rtsp流的形式传输，在视频实时传输到微型计算机后，使用基于gstream的deepstream技术对rtsp流进行实时处理，通过建立管道对视频信号完成解析，再通过在管道上建立的插件，完成对道路裂缝的检测。采用本发明方法，使得道路裂缝识别不再受天气等因素影响，算法相对简单能够适应大部分道路检测系统。
主权项：1.一种基于deepstream的道路裂缝检测方法，其特征在于：所述检测方法以车载流媒体相机为输入源，获取道路裂缝的外部图像，视频信号以rtsp流的形式传输，在视频实时传输到微型计算机后，使用基于gstream的deepstream技术对rtsp流进行实时处理，通过建立管道对视频信号完成解析，再通过在管道上建立的插件，完成对道路裂缝的检测，所述检测方法还包括运用神经网络技术进行图像识别，通过采用SSD网络，所述SSD网络包括以下步骤：1VGG16BaseLayer，以VGG16作为基础的特征提取层BaseLayer，选取其中的Conv4_3作为第一个特征层用于目标检测；2ExtraFeatureLayer，在VGG16BaseLayer的基础上，额外的添加几个特征层用于目标检测，将VGG16中的FC7改成了卷积层Conv7，同时增加Conv8、Conv9、Conv10、Conv11几个特征层；；3DetectionLayer，准备好特征金字塔来进行目标检测后，预先设定一些框proirboxdefaultbox，以他们为基本，通过位移和长宽比改变慢慢的向真实目标位置靠近；设计了大量的密集的proirbox，保证对整幅图像的每个地方都有；对这个proirbox中目标的类别进行预测，预测proirbox最终演变的框，DetectionLayer实现类别预测和框预测；4NMS，特征层通过DetectionLayer将得到多个proirbox的预测结果，对这些预测结果进行筛选。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆亲禾智千科技有限公司 一种基于deepstream的道路裂缝检测方法
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