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申请/专利权人：常州大学

摘要：本发明提供了一种路面抛洒物跟踪以及道路缺陷检测系统和方法，所述系统包括：图像获取装置、终端设备和显示装置；所述图像获取装置用于获取道路视频图像并将其传输至终端设备；所述终端设备中内置有路面抛洒物跟踪模块和道路缺陷检测模块；所述路面抛洒物跟踪模块用于通过目标跟踪算法对目标定位后的疑似抛洒物进行筛选得到目标抛洒物；所述道路缺陷检测模块用于基于ACD‑YOLOv3模型对图像获取装置传输的道路视频图像进行检测生成道路缺陷检测结果；所述显示装置用于显示所述目标抛洒物的检测结果和道路缺陷的检测结果。一方面保证对小目标抛洒物或小目标路面缺陷的检测精度，另一方面可以保证检测的实时性。

主权项：1.一种路面抛洒物跟踪以及道路缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取装置、终端设备和显示装置；所述图像获取装置用于获取道路视频图像并将其传输至终端设备；所述终端设备中内置有路面抛洒物跟踪模块和道路缺陷检测模块；所述路面抛洒物跟踪模块包括：混合高斯模型优化模块，适用于基于改进的混合高斯模型对道路视频图像进行前景和背景的划分得到每帧道路视频图像中各个像素点的类别；生成疑似小目标抛洒物模块，适用于基于各个像素点的类别得到视频图像序列中的疑似小目标抛洒物的像素信息；目标定位模块，适用于对疑似小目标抛洒物的像素信息采用目标定位算法得到疑似抛洒物的目标定位；目标跟踪模块，适用于通过目标跟踪算法对目标定位后的疑似抛洒物进行筛选得到目标抛洒物；所述道路缺陷检测模块包括：数据集采集模块，适用于对工业相机采集到的道路图像进行异常缺陷分类；数据集处理模块，适用于采用数据增强算法对数据集中的道路视频图像进行预处理；YOLOv3模型优化模块，适用于将特征提取网络中浅层信息引入融合网络，将EIoU损失函数引入到原始YOLOv3的位置回归损失函数，采用swish作为新的激活函数，并且将注意力机制添加至特征提取网络的输出端得到优化后的YOLOv3模型；模型训练模块，适用于基于预处理后的道路视频图像对优化后的YOLOv3模型进行训练得到ACD-YOLOv3模型；道路缺陷检测结果输出模块，适用于基于ACD-YOLOv3模型对图像获取装置传输的道路视频图像进行检测生成道路缺陷检测结果；所述显示装置用于显示所述目标抛洒物的检测结果和道路缺陷的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 常州大学 一种路面抛洒物跟踪以及道路缺陷检测系统和检测方法