利用OpenCV进行路面质量检测的方法实现

简介：
本研究采用OpenCV技术开发了一种高效的路面质量检测方法，通过图像处理和机器学习算法自动识别路面缺陷，为道路维护提供数据支持。 本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤，并使用我们制作的RTK数据集来测试这种方法。该数据集中包含了用低成本相机拍摄的图像以及新兴国家常见的场景，其中包括未铺砌的道路和坑洼路段。路面类型的识别对于人或自动驾驶车辆如何驾驶至关重要，它不仅关系到乘客舒适度和车辆维护，还涉及每个人的安全问题。 我们通过一种简单的卷积神经网络（CNN）结构来实现这一方法，并对表面类型分类任务使用特定的模型。我们将路面分为以下三类：沥青、已铺设（用于其他所有类型的路面）以及未铺设。对于表面质量，则采用另外三种不同的模型，每种类型的路面对应一个模型。这四个模型具有相同的架构配置和训练流程，以确保一致性并提高准确性。