【图像分类】基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别（2个类别）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【图像分类】基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别（2个类别）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

写在前面：
首先感谢兄弟们的支持，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。

路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。

没有坑洼的数据集如下所示：

对路面状况进行判断用图像分类的方法,深度学习,分类,计算机视觉,数据挖掘

有坑洼的数据集如下所示：

对路面状况进行判断用图像分类的方法,深度学习,分类,计算机视觉,数据挖掘

1.介绍

坑洼道路检测和识别是一种计算机视觉任务，主要是通过数字图像（通常是地表坑洼图像）识别出存在坑洼的道路。这对于地质勘探、航天科学和自然灾害等领域的研究和应用具有极其重要的意义。例如，它可以帮助在地球轨道上识别坑洼（说实话有点吹牛逼的成分），以及分析和模拟地球表面的形态（太强了，极具科研价值）。

在坑洼道路检测任务中，传统的分类算法往往不能取得很好的效果，因为坑洼图像的特征往往是非常复杂和多变的。然而，近年来随着深度学习技术的飞速发展，为坑洼道路检测提供了新的解决方案。

深度学习具有很强的特征提取和表示能力，可以从图像中自动提取出最重要的特征。在坑洼图像分类任务中，利用深度学习可以提取到坑洼的轮廓、纹理和形态等特征，并将其转换为更容易分类的表示形式。同时，还可以通过迁移学习和知识蒸馏等技术进一步提升分类性能。例如，一些研究者使用基于深度学习的方法对道路图像进行分类，将其分为正常、坑洼两类:另外，一些研究者还使用基于迁移学习的方法，从通用的预训练模型中学习坑洼图像的特征，并利用这些特征来分类坑洼图像。

2.数据

本次介绍的数据总共2个类别，分别是坑洼Pothole、正常Normal

坑洼Pothole类别：630张

对路面状况进行判断用图像分类的方法,深度学习,分类,计算机视觉,数据挖掘

正常Normal类别：266张

对路面状况进行判断用图像分类的方法,深度学习,分类,计算机视觉,数据挖掘

数据集存放如下：

对路面状况进行判断用图像分类的方法,深度学习,分类,计算机视觉,数据挖掘

normal文件夹存放正常的图片，没有坑洼的图片
pothole文件夹存放有坑洼的图片

该数据集可用于图像分类任务，注意是图像分类任务，图像分类任务，主要的事情说三遍！！！

通常需要将数据划分为训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于模型测试。

划分数据集代码的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 20 09:59:24 2023

@author: augustqi
"""


import os
from shutil import copy, rmtree
import random


def mk_file(file_path: str):
    if os.path.exists(file_path):
        # 如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建
        rmtree(file_path)
    os.makedirs(file_path)


def main():
    # 保证随机可复现
    random.seed(0)

    # 将数据集中10%的数据划分到验证集中
    split_rate = 0.1

    # 指向你解压后的flower_photos文件夹
    cwd = os.getcwd()
    data_root = os.path.join(cwd, "data")
    origin_flower_path = os.path.join(data_root, "data")
    assert os.path.exists(origin_flower_path), "path '{}' does not exist.".format(origin_flower_path)

    flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path)
                    if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]

    # 建立保存训练集的文件夹
    train_root = os.path.join(data_root, "train")
    mk_file(train_root)
    for cla in flower_class:
        # 建立每个类别对应的文件夹
        mk_file(os.path.join(train_root, cla))

    # 建立保存验证集的文件夹
    val_root = os.path.join(data_root, "val")
    mk_file(val_root)
    for cla in flower_class:
        # 建立每个类别对应的文件夹
        mk_file(os.path.join(val_root, cla))

    for cla in flower_class:
        cla_path = os.path.join(origin_flower_path, cla)
        images = os.listdir(cla_path)
        num = len(images)
        # 随机采样验证集的索引
        eval_index = random.sample(images, k=int(num*split_rate))
        for index, image in enumerate(images):
            if image in eval_index:
                # 将分配至验证集中的文件复制到相应目录
                image_path = os.path.join(cla_path, image)
                new_path = os.path.join(val_root, cla)
                copy(image_path, new_path)
            else:
                # 将分配至训练集中的文件复制到相应目录
                image_path = os.path.join(cla_path, image)
                new_path = os.path.join(train_root, cla)
                copy(image_path, new_path)
            print("\r[{}] processing [{}/{}]".format(cla, index+1, num), end="")  # processing bar
        print()

    print("processing done!")


if __name__ == '__main__':
    main()

3.总结

坑洼检测是一种通过技术手段对路面进行检查和测量，以确定是否存在坑洼、不平整等缺陷的过程。这些缺陷可能会对车辆行驶的安全性和舒适性产生影响，因此及时进行检测和修复非常重要。坑洼检测通常采用激光扫描仪、高清相机等设备，通过对路面图像的处理和分析，识别出路面上的坑洼位置、尺寸和严重程度等信息。这些信息可以为道路维护部门提供决策支持，帮助他们制定更加精准的维护计划，提高道路质量和运输效率。

我们可以基于整理好的数据集，使用图像分类算法进行图像分类任务，常用的图像分类算法包括resnet、vgg、lenet5、alexnet等等。本次介绍的数据集是用于图像分类任务的数据集，训练一个图像分类模型，用于检测输入图片是否是坑洼图片；当然，我们也可以通过标注，训练目标检测算法（yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7、yolov8）或者图像分割算法（unet、unet++、yolact），用于框出坑洼的位置或者坑洼的像素点，我们需要根据具体的任务进行算法选择。

4. 数据集获取

数据集，获取方式请看下面。

对路面状况进行判断用图像分类的方法,深度学习,分类,计算机视觉,数据挖掘

本数据集请扫码关注下方的公众号并添加公众号小编vx，另提供远程搭建环境、手把手指导、GPU训练模型服务，价格可谈，详细信息请扫码联系小助理。
对路面状况进行判断用图像分类的方法,深度学习,分类,计算机视觉,数据挖掘文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-761727.html