本发明提供的一种基于纹理特征提取的道路表面缺陷检测方法,包括如下步骤:获取具有路面缺陷的图像并进行灰度处理形成路面缺陷灰度图像;对路面缺陷灰度图像进行纹理特征提取,提取出特征值组成纹理特征向量,将同一缺陷类别的纹理特征向量表征的路面缺陷灰度图像进行均分,形成训练集和测试集;并通过栈式自编码器对训练集进行高维抽象特征提取;将softmax layer逻辑分类层堆栈于栈式自编码器形成深度神经网络,通过深度神经网络对高维抽象特征进行训练,对测试集中的路面灰度图像完成分类识别;能够对道路表面缺陷进行准确检测,提升结果的精确性。
一种基于纹理特征提取的道路表面缺陷检测方法,其特征在于:包括如下步骤:S1.获取具有路面缺陷的图像并进行灰度处理形成路面缺陷灰度图像;S2.对路面缺陷灰度图像进行纹理特征提取,提取出特征值组成纹理特征向量,并以纹理特征向量表征路面缺陷灰度图像;S4.将同一缺陷类别的纹理特征向量表征的路面缺陷灰度图像进行均分,形成训练集和测试集;S5.以两个相同的自编码器构成栈式自编码器,并通过栈式自编码器对训练集进行高维抽象特征提取;S6.将softmax layer逻辑分类层堆栈于栈式自编码器形成深度神经网络,通过深度神经网络对高维抽象特征进行训练,训练完成后,对测试集中的路面灰度图像完成分类识别。
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/tech/sell/s_2311758.html,转载请声明来源钻瓜专利网。