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申请/专利权人：北京首发公路养护工程有限公司

摘要：本发明设计道路识别区域，揭露了一种基于神经网络实现道路表观缺陷识别方法，包括：获取道路的实时图像；对实时图像进行灰度化处理，得到灰度图像；对灰度图像进行归一化处理，得到归一化图像；对归一化图像进行降噪处理，得到降噪图像；利用直方图均衡化算法对所述降噪图像进行灰度增强，得到实时灰度直方图；利用预设的神经网络对所述实时灰度直方图进行分类识别，判断道路是否有表观缺陷；利用实时灰度直方图生成增强图像，并在增强图像上分割形成缺陷区域。此外，本发明还提出一种基于神经网络实现道路表观缺陷识别装置、设备及介质。本发明可高效且精简的提取道路图像中的有用信息，并配合神经网络进行精准的道路表观缺陷识别。

主权项：1.一种基于神经网络实现道路表观缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取道路的实时图像；利用加权平均值法对所述实时图像进行灰度化处理，得到灰度图像；利用最大最小值法对所述灰度图像进行归一化处理，得到归一化图像；利用中值滤波对所述归一化图像进行降噪处理，得到降噪图像；利用直方图均衡化算法对所述降噪图像进行灰度增强，得到实时灰度直方图；利用预设的神经网络对所述实时灰度直方图进行分类识别，判断道路是否有表观缺陷；利用实时灰度直方图生成增强图像，并在增强图像上分割形成缺陷区域；所述利用直方图均衡化算法对所述降噪图像进行灰度增强，得到实时灰度直方图，包括：根据降噪图像生成原灰度直方图；利用以下直方图均衡化算法对原灰度直方图进行均衡化，得到实时灰度直方图： ；其中为降噪图像像素点总数，为实时灰度直方图的灰度级，rk为降噪图像的灰度级，为当前灰度级的像素点个数，p为每个灰度级的概率，为降噪图像的总灰度级数量，为灰度级范围；所述利用预设的神经网络对所述实时灰度直方图进行分类识别，判断道路是否有表观缺陷，包括：利用神经网络提取所述实时灰度直方图中的正态分布、均值和双峰特征值；将所述正态分布、所述均值和所述双峰特征值与预设灰度直方图的正态分布、均值和双峰特征值进行相似度对比，得到对比结果；若所述对比结果相似度高于等于95%，则道路没有表观缺陷；若所述对比结果相似度低于95%，则道路有表观缺陷；所述利用实时灰度直方图生成增强图像，并在增强图像上分割形成缺陷区域，包括：根据所述实时灰度直方图，生成增强图像；将所述增强图像分割为若干个图块；利用神经网络分别提取若干个图块的灰度直方图的正态分布、均值和双峰特征值；分别将若干个图块的灰度直方图的正态分布、均值和双峰特征值与预设的灰度直方图的正态分布、均值和双峰特征值进行相似度对比，得到若干个第二对比结果；将若干个图块中第二对比结果的相似度低于95%的图块标记为“1”；在所述增强图像上，分割所有标记为“1”的图块，形成缺陷区域。

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