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申请/专利权人：中铁七局集团有限公司;郑州大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的移动式路产设施检测追踪方法，包括：安装在车辆前挡风玻璃下方中控台区域的移动式路产设施检测设备以下简称移动式设备，可以跟随汽车行驶拍摄道路的各类标志、护栏等路产设施；把收集到的路产设施视频进行图像分割，再结合网络上收集的路产设施特征图片，用标注模型将目标图片打标签构建数据集；采用YOLOV8深度学习模型进行训练，使得移动式设备可以识别和跟踪各类路产设施；此外，采用移动式定位设备对于路旁的路产设施进行GPS定位，构建路产设施位置信息的标准字典；在汽车行驶过程中，移动式设备不断识别和定位各类路产设施，通过实时匹配查询字典信息来实现对路产设施损坏与丢失情况进行的检测与报警。本发明对于道路桥梁的路产设施完好程度监管具有重要意义，对及时检测路产设施是否丢失，提高路产设施检测的自动化程度非常有效，可以提高检测效率和道路安全。
主权项：1.一种基于深度学习的移动式路产设施检测追踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测道路的路产设施视频数据，从所述录制视频数据中提取道路路产设施图像；从所述道路路产设施图像中构建数据集，对所述路产设施图像的特征进行打标签处理具体标签为：指示标志、警告标志、信号灯、注意标志、禁止标志，辅助标志，确定当前道路路产设施的特征类别；基于YOLOV8目标检测网络从所述道路图像中识别多个目标路产设施，再基于目标跟踪算法对多个所述目标路产设施进行跟踪识别，并根据识别的道路路产设施和所对应的路产设施坐标，确定多个所述目标路产设施的状态信息；根据目标路产设施的完好状态信息及位置信息，进行字典建模。在车辆运行时，通过实时匹配查询字典信息，实现对路产设施损坏与丢失情况进行的检测与报警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中铁七局集团有限公司 郑州大学 一种基于深度学习的移动式路产设施检测追踪方法
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