面向高速公路的公里桩检测及误检改进

摘要：

公里桩是高速公路的位置信息载体,自动检测公里桩是实现高速公路路面信息定位的前提.针对高速公路公里桩自动检测中存在的问题,通过车载道路巡检设备采集公里桩数据信息,训练公里桩检测模型.结合Hu不变矩法和公里桩独特的图像特征,提出基于二维图像的公里桩自动检测及误检改进方法,为交通标志的日常巡检作业提供新思路.以测试段高速公路为例进行研究,结果表明:YOLOv5s检测模型对公里桩的召回率达到100％,准确率为52.7％,运用Hu不变矩法对检测结果进行误检排除,召回率降低5.6％,准确率提升35.7％,检测速度和精度能够满足实际巡检需求,并可为其他目标物检测定位提供帮助.

关键词：道路巡检、公里桩检测、深度学习、二值化处理、轮廓提取、Hu不变矩

所属期刊栏目：25

分类号：U417.9(道路工程)

资助基金：国家重点研发计划;福建省高校产学合作重大项目

在线出版日期：2023-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56