整合深度学习的沥青路面损坏视觉分析方法以及系统

本发明涉及图像处理领域，特别涉及整合深度学习的沥青路面损坏视觉分析方法以及系统。旨在解决现有技术中将沥青路面修补区域误识别为裂缝的问题。通过车载设备获取RGB图像、热像、位置及环境参数；查询本地沥青材料属性；融合RGB与热像特征，结合注意力机制和环境参数生成抗干扰融合特征图；利用材料属性通过MAML算法调整卷积核生成增强特征图；经域自适应分类器及对抗训练识别损坏。增强修补区与裂缝区分能力，减少环境及区域材料差异导致的误判，提高识别准确性和鲁棒性。