32、智能出行：路面坑洼检测与物体识别算法的创新应用

智能出行：路面坑洼检测与物体识别算法的创新应用

1. 路面坑洼检测系统

1.1 模型训练

为了训练POCONet模型，需要完成一系列的步骤，主要流程如下：
- 数据集收集 ：通过网络爬虫收集坑洼图像，为减少误检测并提高鲁棒性，优先选择不同条件下的坑洼图像。数据集包含342张图像，其中有817个坑洼。
- 数据集标注 ：使用图形图像标注开源库labelImg对图像进行标注，用边界框表示坑洼的大小和位置，并确定坑洼的坐标，自动存储坐标并创建XML文件，用于为模型训练提供坐标信息。
- 数据预处理 ：对收集的图像进行预处理，统一尺寸为宽1280像素、高720像素，该比例是根据相机横向模式和画面内的捕获质量数据估算得出。使用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）方法增强图像并调整对比度，避免普通直方图均衡化技术在均匀区域放大噪声的问题。
- 模型训练 ：采用YOLOv2（You Only Look Once）架构训练目标检测模型。这是一个多层卷积神经网络，可用于通用目标检测，能实时高精度地检测物体并提供边界框。基于darknet架构的该模型可检测9000多种不同的目标类别，每秒约处理40帧图像。使用在imagenet数据集上预训练的YOLOv2权重，并使用这342张图像进行微调，训练测试比例为80 - 20，学习率设为0.0001，每张图像最多10个边界框。使用平均精度均值（mAP）作为性能指标，测试得分是67。

步骤