基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法

基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法

主講人：目錄01算法概述02算法原理03技術(shù)實(shí)現(xiàn)04性能優(yōu)化05實(shí)驗(yàn)與評(píng)估06應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)算法概述

01算法定義與目的算法的定義視覺(jué)輕量化路面異常檢測(cè)算法是一種利用圖像處理技術(shù)，快速識(shí)別路面破損、裂縫等異常情況的計(jì)算方法。算法的目的該算法旨在通過(guò)高效的數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)路面狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控，提高道路維護(hù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。算法的輕量化特點(diǎn)輕量化算法通過(guò)參數(shù)剪枝、量化等技術(shù)減少模型參數(shù)，降低計(jì)算復(fù)雜度。減少模型參數(shù)采用模型壓縮技術(shù)，如知識(shí)蒸餾，使得模型體積更小，便于在邊緣設(shè)備上部署。壓縮模型大小設(shè)計(jì)更高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如使用深度可分離卷積，以減少計(jì)算量和內(nèi)存占用。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)010203應(yīng)用場(chǎng)景與優(yōu)勢(shì)智能車(chē)輛輔助實(shí)時(shí)交通監(jiān)控該算法可部署于城市交通監(jiān)控系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)檢測(cè)路面異常，提高交通管理效率。集成于智能車(chē)輛系統(tǒng)，輔助駕駛者識(shí)別路面障礙物，增強(qiáng)行車(chē)安全。道路維護(hù)規(guī)劃為道路維護(hù)提供數(shù)據(jù)支持，通過(guò)異常檢測(cè)結(jié)果優(yōu)化道路維修計(jì)劃和資源分配。算法原理

02視覺(jué)檢測(cè)基礎(chǔ)01利用高分辨率攝像頭捕捉路面圖像，為后續(xù)的圖像處理和分析提供清晰的原始數(shù)據(jù)。圖像采集技術(shù)02通過(guò)去噪、對(duì)比度增強(qiáng)等預(yù)處理步驟，改善圖像質(zhì)量，突出路面異常特征。圖像預(yù)處理方法03運(yùn)用邊緣檢測(cè)、紋理分析等技術(shù)從預(yù)處理后的圖像中提取路面異常的特征信息。特征提取技術(shù)輕量化技術(shù)原理輕量化技術(shù)中，深度可分離卷積減少模型參數(shù)，降低計(jì)算復(fù)雜度，保持檢測(cè)精度。深度可分離卷積參數(shù)共享機(jī)制減少冗余，使得模型在保持性能的同時(shí)，顯著降低模型大小和計(jì)算需求。參數(shù)共享機(jī)制通過(guò)知識(shí)蒸餾，將大型復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小型模型中，實(shí)現(xiàn)輕量化同時(shí)保持性能。知識(shí)蒸餾異常檢測(cè)機(jī)制算法通過(guò)分析路面圖像的紋理、顏色等特征，識(shí)別出與正常路面不同的異常區(qū)域?；趫D像特征的檢測(cè)01利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，對(duì)路面圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以自動(dòng)識(shí)別潛在的路面損壞?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的識(shí)別02算法實(shí)時(shí)處理來(lái)自路面監(jiān)控?cái)z像頭的數(shù)據(jù)流，快速響應(yīng)并標(biāo)記出異常情況，如裂縫或坑洼。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析03技術(shù)實(shí)現(xiàn)

03數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理選用高分辨率攝像頭進(jìn)行路面圖像采集，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足算法需求。選擇合適的傳感器01應(yīng)用直方圖均衡化等圖像增強(qiáng)技術(shù)，提高路面圖像的對(duì)比度和清晰度。圖像增強(qiáng)技術(shù)02對(duì)采集到的路面圖像進(jìn)行人工標(biāo)注，區(qū)分正常路面與異常路面，為訓(xùn)練模型做準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)標(biāo)注與分類03特征提取方法運(yùn)用邊緣檢測(cè)和輪廓分析技術(shù)，從路面圖像中提取出裂縫、坑洼等異常形狀特征?；谛螤畹奶卣魈崛⊥ㄟ^(guò)計(jì)算路面圖像的局部二值模式(LBP)或灰度共生矩陣(GLCM)來(lái)提取紋理特征，用于檢測(cè)路面破損?；诩y理的特征提取利用顏色直方圖或顏色矩等方法提取路面圖像的顏色特征，以識(shí)別路面的異常區(qū)域?；陬伾奶卣魈崛z測(cè)模型構(gòu)建在構(gòu)建檢測(cè)模型前，需對(duì)路面圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等預(yù)處理，以提高模型的準(zhǔn)確率。提取路面圖像的特征，如紋理、顏色、形狀等，是構(gòu)建有效檢測(cè)模型的關(guān)鍵步驟。通過(guò)交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)整等方法優(yōu)化模型性能，確保檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。將訓(xùn)練好的模型集成到實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)中，確保算法能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別路面異常。數(shù)據(jù)預(yù)處理特征提取模型優(yōu)化實(shí)時(shí)檢測(cè)集成使用標(biāo)注好的路面異常數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)識(shí)別不同類型的路面損壞。模型訓(xùn)練性能優(yōu)化

04算法效率提升策略采用快速傅里葉變換(FFT)等技術(shù)，減少圖像處理時(shí)間，提高路面異常檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取關(guān)鍵特征，提升算法對(duì)路面異常的識(shí)別準(zhǔn)確率。改進(jìn)特征提取方法通過(guò)GPU加速或分布式計(jì)算，實(shí)現(xiàn)算法的并行處理，顯著縮短路面異常檢測(cè)的總體耗時(shí)。并行計(jì)算技術(shù)減少計(jì)算資源消耗通過(guò)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，減少冗余計(jì)算，提升算法運(yùn)行效率，降低對(duì)計(jì)算資源的需求。優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)01引入輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如MobileNet或ShuffleNet，以減少模型參數(shù)和計(jì)算量。采用輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)02利用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將大型復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小型模型中，保持檢測(cè)精度的同時(shí)減少計(jì)算負(fù)擔(dān)。實(shí)施知識(shí)蒸餾03實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性平衡采用輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如MobileNet或ShuffleNet，減少計(jì)算量，提高檢測(cè)速度。優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)通過(guò)旋轉(zhuǎn)、縮放等數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，提高模型泛化能力，減少過(guò)擬合，提升準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)結(jié)合不同尺度的特征圖，增強(qiáng)模型對(duì)路面異常的識(shí)別能力，同時(shí)保持實(shí)時(shí)性。多尺度特征融合引入在線學(xué)習(xí)，使模型能夠?qū)崟r(shí)更新，適應(yīng)不同路面條件，保持檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在線學(xué)習(xí)機(jī)制實(shí)驗(yàn)與評(píng)估

05實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)集采用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為基礎(chǔ)框架，以提高路面異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性。選擇合適的算法框架設(shè)定精確度、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)，全面評(píng)估算法在不同場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。評(píng)估指標(biāo)設(shè)定收集不同天氣和光照條件下的路面圖像，標(biāo)注出裂縫、坑洼等異常，用于訓(xùn)練和測(cè)試模型。構(gòu)建專用數(shù)據(jù)集配置高性能計(jì)算資源，包括GPU加速的服務(wù)器，以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練和模型評(píng)估。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置算法性能評(píng)估指標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率01通過(guò)對(duì)比算法檢測(cè)結(jié)果與真實(shí)路面狀況，評(píng)估算法識(shí)別路面異常的準(zhǔn)確程度。實(shí)時(shí)性能02測(cè)量算法處理視頻幀的速度，以幀每秒（FPS）為單位，確保算法能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行。魯棒性測(cè)試03在不同光照條件、天氣狀況下測(cè)試算法性能，評(píng)估其在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性和可靠性。結(jié)果分析與對(duì)比通過(guò)對(duì)比不同算法在相同數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)精度，展示輕量化算法的性能優(yōu)勢(shì)。算法檢測(cè)精度對(duì)比評(píng)估輕量化路面異常檢測(cè)算法在不同硬件上的運(yùn)行速度，確保其在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。實(shí)時(shí)性能評(píng)估選取典型路面異常案例，分析算法檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況的吻合度，驗(yàn)證算法的有效性。異常檢測(cè)案例分析應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)

06行業(yè)應(yīng)用潛力將輕量化路面異常檢測(cè)算法集成到智能交通系統(tǒng)中，可提高道路安全監(jiān)控效率。智能交通系統(tǒng)集成算法有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)城市道路的破損和異常，為城市基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)和管理提供數(shù)據(jù)支持。城市基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)路面異常檢測(cè)算法可作為自動(dòng)駕駛車(chē)輛的輔助系統(tǒng)，提升車(chē)輛對(duì)路面狀況的響應(yīng)能力。自動(dòng)駕駛輔助010203面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)實(shí)時(shí)處理能力誤報(bào)率的降低數(shù)據(jù)集的多樣性環(huán)境適應(yīng)性算法需要在高速行駛的車(chē)輛上實(shí)時(shí)處理圖像，對(duì)計(jì)算速度和準(zhǔn)確性提出了高要求。路面狀況受天氣、光照等因素影響，算法必須具備良好的環(huán)境適應(yīng)性才能準(zhǔn)確檢測(cè)異常。為了提高算法的泛化能力，需要大量多樣化的路面數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，這是一大挑戰(zhàn)。如何減少誤報(bào)，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性，是算法優(yōu)化中需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。未來(lái)發(fā)展方向集成人工智能技術(shù)利用深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)，提高路面異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。多傳感器融合自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制開(kāi)發(fā)能夠根據(jù)路面狀況自我調(diào)整和學(xué)習(xí)的算法，以適應(yīng)不同天氣和光照條件。結(jié)合攝像頭、激光雷達(dá)等多種傳感器數(shù)據(jù)，提升算法在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。邊緣計(jì)算優(yōu)化在數(shù)據(jù)采集點(diǎn)進(jìn)行初步處理，減少傳輸數(shù)據(jù)量，加快響應(yīng)速度，降低延遲。基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法(1)

內(nèi)容摘要

01內(nèi)容摘要

路面異常檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)對(duì)路面狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)路面裂縫、坑洞、積水等問(wèn)題，為道路管理部門(mén)提供決策依據(jù)，保障交通安全。然而，傳統(tǒng)的路面異常檢測(cè)算法在計(jì)算量、實(shí)時(shí)性等方面存在不足，難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。相關(guān)技術(shù)

02相關(guān)技術(shù)

1.深度學(xué)習(xí)2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）3.輕量化設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的算法，具有強(qiáng)大的特征提取和分類能力。在路面異常檢測(cè)中，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)提取路面圖像中的特征，提高檢測(cè)精度。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像識(shí)別、分類等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。在路面異常檢測(cè)中，CNN可以用于提取路面圖像的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常的識(shí)別。輕量化設(shè)計(jì)是指在保證算法性能的前提下，降低算法的計(jì)算量和存儲(chǔ)空間。在路面異常檢測(cè)中，輕量化設(shè)計(jì)可以提高算法的實(shí)時(shí)性，適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法

03基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法首先，對(duì)采集到的路面圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、灰度化、歸一化等操作，提高后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理采用CNN對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取，提取出路面圖像中的關(guān)鍵特征。為了降低計(jì)算量，采用輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如等。2.特征提取將提取的特征輸入到分類器中，對(duì)路面圖像進(jìn)行異常檢測(cè)。分類器采用輕量化設(shè)計(jì)，如等，以提高檢測(cè)速度。3.異常檢測(cè)

基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法對(duì)檢測(cè)到的異常進(jìn)行評(píng)估，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。通過(guò)對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，提高檢測(cè)精度。4.結(jié)果評(píng)估

實(shí)驗(yàn)與分析

04實(shí)驗(yàn)與分析

2.實(shí)驗(yàn)結(jié)果1.數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集采用公開(kāi)的路面圖像數(shù)據(jù)集，包括正常路面圖像和異常路面圖像。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法在準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)算法。結(jié)論

05結(jié)論

本文提出了一種基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和輕量化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)路面異常的快速、準(zhǔn)確檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較高的檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)性，為智能交通系統(tǒng)提供了有力支持。在未來(lái)的研究中，將進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高檢測(cè)效果?；谝曈X(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法(2)

概要介紹

01概要介紹

隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，路面異常檢測(cè)在保障交通安全和提高道路運(yùn)營(yíng)效率方面起著至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的路面檢測(cè)方法主要依賴于人工巡檢或高成本的精密設(shè)備，但在人工成本高昂、道路維護(hù)壓力大和快速響應(yīng)需求的情況下，這些方法的效率與成本效益均面臨挑戰(zhàn)。因此，基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法成為了研究的熱點(diǎn)。視覺(jué)系統(tǒng)在路面異常檢測(cè)中的應(yīng)用

02視覺(jué)系統(tǒng)在路面異常檢測(cè)中的應(yīng)用

視覺(jué)系統(tǒng)因其高效、實(shí)時(shí)和非接觸的特性在路面異常檢測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。視覺(jué)系統(tǒng)可以通過(guò)捕捉道路圖像，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析，為路面狀況提供可視化反饋。此外，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于視覺(jué)的路面異常檢測(cè)算法性能得到了顯著提升。基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法

03基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法

1.圖像采集使用高分辨率的攝像頭捕捉道路圖像。2.圖像預(yù)處理對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等預(yù)處理操作，提高圖像質(zhì)量。3.特征提取對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等預(yù)處理操作，提高圖像質(zhì)量。

基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法

4.輕量化模型設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)輕量化的深度學(xué)習(xí)模型，以降低計(jì)算復(fù)雜度，提高實(shí)時(shí)性。5.異常檢測(cè)將提取的特征輸入到輕量化模型中，進(jìn)行異常檢測(cè)。6.結(jié)果輸出將提取的特征輸入到輕量化模型中，進(jìn)行異常檢測(cè)。

算法優(yōu)勢(shì)分析

04算法優(yōu)勢(shì)分析

1.實(shí)時(shí)性高2.精度高3.成本低算法可以快速處理大量圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)路面異常檢測(cè)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，算法可以準(zhǔn)確識(shí)別路面異常情況。基于視覺(jué)的系統(tǒng)無(wú)需昂貴的硬件設(shè)備，降低了檢測(cè)成本。算法優(yōu)勢(shì)分析

4.靈活性好算法可以適應(yīng)不同的道路環(huán)境和天氣條件，具有較強(qiáng)的魯棒性。未來(lái)展望與挑戰(zhàn)

05未來(lái)展望與挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量

2.模型優(yōu)化

3.多源數(shù)據(jù)融合提高圖像采集質(zhì)量，降低噪聲干擾，提高算法的準(zhǔn)確性。進(jìn)一步優(yōu)化輕量化模型，提高算法的實(shí)時(shí)性和性能。結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)（如激光雷達(dá)、紅外傳感器等），提高算法的魯棒性。未來(lái)展望與挑戰(zhàn)將路面異常檢測(cè)與智能化維護(hù)系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的道路維護(hù)。4.智能化維護(hù)

結(jié)論

06結(jié)論

基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法為道路安全和維護(hù)提供了一種高效、低成本的方法。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)和輕量化模型設(shè)計(jì)，該算法可以實(shí)時(shí)識(shí)別路面異常情況，為道路維護(hù)提供有力支持。盡管仍面臨一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法將在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用?；谝曈X(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法(3)

背景與問(wèn)題描述

01背景與問(wèn)題描述

傳統(tǒng)的路面異常檢測(cè)方法通常依賴于人工標(biāo)記和專家經(jīng)驗(yàn)，這導(dǎo)致了檢測(cè)效率低下且成本高昂的問(wèn)題。此外，由于路面狀況的復(fù)雜性，現(xiàn)有的算法往往難以實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)結(jié)果。因此，開(kāi)發(fā)一個(gè)基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法成為了一個(gè)迫切的需求。研究目標(biāo)與方法

02研究目標(biāo)與方法基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和注意力機(jī)制，構(gòu)建一個(gè)高效的路面異常檢測(cè)模型，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，提高其檢測(cè)精度和速度。3.模型構(gòu)建與優(yōu)化

通過(guò)收集大量的路面視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，如圖像增強(qiáng)、去噪和分割等操作，以便于后續(xù)的分析和訓(xùn)練。1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提取路面圖像的關(guān)鍵特征，例如顏色、紋理和形狀等，以便于后續(xù)的分類和識(shí)別。2.特征提取

研究目標(biāo)與方法在真實(shí)場(chǎng)景中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并使用適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)（如F1分?jǐn)?shù)、召回率和精確度）來(lái)評(píng)估算法性能。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與評(píng)估

預(yù)期成果

03預(yù)期成果

我們期望能夠開(kāi)發(fā)出一個(gè)基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法，該算法能夠在不影響現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的前提下，顯著提升路面異常檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，該算法具有良好的可擴(kuò)展性和魯棒性，在不同類型的路面和環(huán)境中都能保持較高的檢測(cè)效果。結(jié)論

04結(jié)論

本文提出了一個(gè)基于視覺(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法的研究方向和方法。通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)和視覺(jué)分析技術(shù)，該算法有望在未來(lái)的交通管理和環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，從而推動(dòng)城市交通系統(tǒng)的智能化升級(jí)。未來(lái)的工作將集中在進(jìn)一步優(yōu)化算法性能和拓展應(yīng)用場(chǎng)景上，以期為解決現(xiàn)實(shí)世界中的路面異常問(wèn)題做出貢獻(xiàn)?；谝曈X(jué)的輕量化路面異常檢測(cè)算法(4)

概述

01概述

自動(dòng)駕駛作為當(dāng)今科技發(fā)展的前沿領(lǐng)域，其安全性與可靠性直接關(guān)系到人們的生命財(cái)產(chǎn)安全。路面狀況作為自動(dòng)駕駛的重要感知輸入之一，其異常情況的準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)于保障行車(chē)安全至關(guān)重要。傳統(tǒng)的路面檢測(cè)方法往往依賴于人工巡檢或簡(jiǎn)單的機(jī)械傳感器，存在效率低下、誤報(bào)率高、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題。因此，研究一種高效、準(zhǔn)確的路面異常檢測(cè)算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和工程價(jià)值。相關(guān)工作

02相關(guān)工作

近年來(lái)，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的路面檢測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。這些方法通常利用圖像處理、特征提取和模式識(shí)別等技術(shù)來(lái)識(shí)