一种路面遗洒物开放检测方法及检测系统

本发明涉及一种路面遗洒物开放检测方法及检测系统。

背景技术：

1、交通运输是经济社会发展坚实的“跑道”，日益发挥出促进以城带乡、阻力区域经济高质量发展的重要支撑作用。然而与之对应的公路路面安全检测方面相对薄弱，存在很大的安全隐患，特别是路上的遗洒物已成为威胁道路安全的主要因素之一。

2、传统上，道路检测基本通过人工检测标定，费时费力，只能用于重点路段的检测。随着信息技术的不断发展，目前路面检测采用最多的方法是通过检测车上的传感器感知路面情况，然后回传后台检测，因此路况系统更新速度较慢。

3、目前一些公司例如海康威视、浙江大华推出了针对高度公路的事件检测产品，关于遗洒物目标的检测方法基本都是通过运动目标提取及其静止状态的分析来实现，利用五帧差分法和帧间差分自适应法检测高速公路遗洒物。顺丰公司披露了一种抛洒物检测方法（cn114913488a），对路面图像进行语义分割，利用对抗网络合成新视图，通过原图和新视图的对比来判断路面是否有抛洒物。

4、在对未知遗洒物检测方面，上述方法主要有基于图像的算法和基于深度学习的算法。基于图像的算法通常采用图像差分的方式，通过帧间区域的变化对比实现遗洒物的检测。但该方法无法对静态目标实现检测，具有应用局限性。

5、基于深度学习的目标检测算法不受目标运动状态的影响，但都是闭环的，其识别未知物种类的能力与数据集的标注丰富度直接相关。但路面遗洒物品千奇百怪，品种类繁多，训练数据闭合性、类别有限与真实场景开放性、类别不可穷举之间的矛盾都给该类检测带来极大困难。

6、这些算法大部分都是批量学习模式，训练结束学习过程就终止了，无法识别训练集以外的目标种类，且不再学习新的知识。然而在实际应用中，训练样本通常不可能一次全部得到，如果新样本到达后要重新学习全部数据，需要消耗大量时间和空间，因此现有的相关遗洒物检测算法不能满足这种需求。

7、每当有新的样本出现时模型就需要从头训练，这将是一个计算量巨大、消耗过度的过程，更严重的是，由于未知遗洒物样本数量过少，重新训练的模型很大程度上会出现过拟合的现象。因此随着公路里程的日益增加，为了尽可能快的进行路况系统的更新，减少安全隐患存在的时间，满足路面的高效快速检测，急切需要开展公路路面快速检测方法研发。

技术实现思路

1、本发明的目的在于一种路面遗洒物开放检测方法及检测系统，以实现对无限未知遗洒物的分类。

2、为此，本发明提供了一种路面遗洒物开放检测方法，包括以下步骤：s1、构建遗洒物检测数据集，所述数据集包括已知遗洒物和非遗洒物背景；s2、将所有已知遗洒物不做类别区分、归为遗洒物一类，训练yolo网络识别道路遗洒物，实现数据集内的已知遗洒物和数据集外未知遗洒物的检出；s3、训练efficientnet网络，结合增量学习算法，对检出的所有遗洒物实现已知遗洒物和未知遗洒物的图片分类；s4、通过处置平台对检测结果进行等级划分，最后根据等级划分进行预警。

3、本发明还提供了一种路面遗洒物开放检测系统，包括边缘设备，其上存储有计算机程序，该程序在执行时用于实现路面遗洒物开放检测方法中的各步骤。

4、本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该程序在执行时用于实现路面遗洒物开放检测方法中的各步骤。

5、与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：

6、本发明提供了未知物检出方法，在有限数据集的基础上，可以检测出数据集以外的目标物体，减少算法对数据集的依赖性，减少数据采集和标注成本。

7、本发明提供了路面遗洒物开放检测系统，搭载在边缘移动设备上，可以代替道路巡检人员进行长时间的巡查作业以及固定检测设备部需要密集署的问题，减少了大量不必要的人力以及物力的浪费。可以对道路上的遗洒物进行自主检测识别并预警，以最快时间进行处置，最大程度减少损失。还可根据在线更新学习内容不断优化识别范围。

8、除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。

技术特征：

1.一种路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，所述efficientnet网络对新增种类目标进行分类，包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的路面遗洒物开放检测方法，其特征在于，所有遗洒物在边缘设备上检出，并将检出的所有遗洒物裁剪后传回处置平台，在处置平台对检出的所有遗洒物进行记录和分类，增加新类别遗洒物时，通过模型增量学习与优化策略优化网络权重，并在处置平台对分类算法的权重进行更新。

9.一种路面遗洒物开放检测系统，其特征在于，包括边缘设备和与边缘设备通信连接的处置平台，其上存储有计算机程序，该程序在执行时用于实现根据权利要求1至8中任一项所述路面遗洒物开放检测方法中的步骤s1-s4。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该程序在执行时用于实现根据权利要求1至8中任一项所述路面遗洒物开放检测方法的各步骤。

技术总结本发明公开了一种路面遗洒物开放检测方法及检测系统，包括以下步骤：S1、构建遗洒物检测数据集，所述数据集包括已知遗洒物和非遗洒物背景；S2、将所有已知遗洒物不做类别区分、归为遗洒物一类，训练YOLO网络识别道路遗洒物，实现数据集内的已知遗洒物和数据集外未知遗洒物的检出；S3、训练EfficientNet网络，结合增量学习算法，对检出的所有遗洒物实现已知遗洒物和未知遗洒物的图片分类；S4、通过处置平台对检测结果进行等级划分，最后根据等级划分进行预警。本发明实现了对路面无限未知遗洒物的检出和分类。技术研发人员：董俊,鲁顺,何俊明,马凡,吴双,张雨菁受保护的技术使用者：中国科学院合肥物质科学研究院技术研发日：技术公布日：2025/1/6