(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211161479.8 (22)申请日 2022.09.23 (71)申请人 长沙海信智能系统研究院有限公司 地址 410006 湖南省长 沙市岳麓区洋湖街 道潇湘南路一段368号中盈广场C座5 层502号 (72)发明人 廖代海　闾凡兵　吴婷　张建安　 卢月红　 (74)专利代理 机构 长沙市岳麓慧专利代理事务 所(普通合伙) 43270 专利代理师 王中华 (51)Int.Cl. G06T 7/62(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/766(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 道路积水面积检测方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明提供一种道路积水面积检测方法、 装 置及电子设备。 所述方法采用图像 分割的方法来 确定积水区域的像素面积， 相比于目标识别能够 比较真实地反映积水区域的像素面积表示， 同时 采用深度学习模型学习不同摄像头不同角度下 的积水区域的像素面积与实际面积的通用映射 特征表达， 有效地解决了需要根据每个摄像头安 装角度和相机内部参数才能确定像素面积与实 际面积的映射关系的难题。 权利要求书2页 说明书7页 附图10页 CN 115239794 A 2022.10.25 CN 115239794 A 1.一种道路积水面积检测方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1、 提供第一训练图像集， 所述第一训练图像集包括采集自不同摄像头下不同位 置的多幅带有实际积水面积标注的第一训练图像； 步骤S2、 将所述第一训练图像集输入积水分割检测模型中， 得到各个第一训练图像中 的积水区域轮廓坐标及像素面积； 步骤S3、 将各个第一训练图像的实际积水面积、 积水区域轮廓坐标及像素面积分别对 应组合， 得到多个面积训练数据对； 步骤S4、 用所述多个面积训练数据对面积映射关系模型进行训练， 得到训练后的面积 映射关系模型 步骤S5、 将待检测图像输入积水分割检测模型， 得到待检测图像中的积水区域轮廓坐 标及像素面积； 步骤S6、 将待检测图像中的积水区域轮廓坐标及像素面积输入面积映射关系模型， 得 到待检测图像中的积水实际面积。 2.如权利要求1所述的道路积水面积检测方法， 其特征在于， 所述积水分割检测模型通 过如下步骤训练得到： 提供第二训练图像集， 对所述第 二训练图像集中第 二训练图像中的积水区域进行分割 标注， 标注出每一第二训练图像中的积水区域轮廓坐标及像素面积， 得到标注后的第二训 练图像集； 用标注后的第 二训练图像集对积水分割检测模型进行训练， 得到训练后的积水分割检 测模型。 3.如权利要求1所述的道路积水面积检测方法， 其特征在于， 所述积水分割检测模型为 Bisenetv2双边分割网络模 型， 包括细节分支和语义分支， 所述细节分支通过浅层宽通道 来 捕获细节并生 成高分辨率特征， 所述语义分支主干通过Densenet网络结构来 获取上下文语 义信息。 4.如权利要求1所述的道路积水面积检测方法， 其特征在于， 所述面积映射关系 模型为 多元非线性回归模型网络模型， 其函数为beta=nlin fit(x,y,model,beta0)， 其中x为自变 量， y为因变量， model是函数模型； beta0是系统的初始值， n linfit为nlinfit函数。 5.如权利要求1所述的道路积水面积检测方法， 其特征在于， 所述步骤S4中训练面积映 射关系模型时采用均方代价损失： ； 其中ri为积水真实面积， si为积水分割检测模型输出的积水区域的像素面积， MSE为均 方代价损失， m为 面积训练数据对的数量。 6.如权利要求4所述的道路积水面积检测方法， 其特征在于， 所述步骤S4中将积水区域 轮廓坐标被转换为tensor变量后输入所述 面积映射关系模型中。 7.如权利要求1所述的道路积水面积检测方法， 其特征在于， 所述步骤S1中的不同摄像 头至少包括多个不同型号的摄像头以及多个型号相同但安装高度或安装角度不同的摄像 头， 所述步骤S1中的不同位置 至少包括每一摄 像头的视野近端和每一摄 像头的视野远端。 8.一种道路积水面积检测装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239794 A 2获取单元， 用于提供第一训练图像集， 所述第一训练图像集包括采集自不同摄像头下 不同位置的多幅带有实际积水面积标注的第一训练图像； 分割单元， 用于将所述第一训练图像集输入积水分割检测模型中， 得到每一第一训练 图像中的积水区域轮廓坐标及像素面积； 组合单元， 用于将各个第一训练图像的实 际积水面积、 积水区域轮廓坐标及像素面积 分别对应组合， 得到多个面积训练数据对； 训练单元， 用于通过所述多个面积训练数据对面积映射关系模型进行训练， 得到训练 后的面积映射关系模型 检测单元， 用于将待检测图像输入积水分割检测模型， 得到待检测图像中的积水区域 轮廓坐标及像素面积； 映射单元， 用于将待检测图像中的积水区域轮廓 坐标及像素面积输入面积映射关系 模 型， 得到待检测图像中的积水实际面积。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 所述计算机程序被所述处理器执行时， 使得所述处理器执行如权利要求1 ‑8中任一项所述 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239794 A 3