【摘 要】
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在对沥青路面病害图像进行自动分类时,含车道线的图像数量较多易造成干扰。为此,提出一种车道线移除方法以降低其对分类的影响,首先基于Mask R-CNN网络训练出复杂背景下车道
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆市公路局
【基金项目】
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重庆市科委民生重点项目(cstc2015shms)
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在对沥青路面病害图像进行自动分类时,含车道线的图像数量较多易造成干扰。为此,提出一种车道线移除方法以降低其对分类的影响,首先基于Mask R-CNN网络训练出复杂背景下车道线区域的检测模型,通过该模型自动获取车道线区域mask;然后利用mask将车道线区域全部移除得到破损图像;最后用改进的Criminisi图像修复方法对破损图像进行样本块填充。实验表明,采用Mask R-CNN方法对400张不同环境下的路面图像进行检测,其漏检率和误检率分别为0.50%和7.87%。在保证图像修复质量的基础上,改进的Cri
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