本发明属于土木工程领域，公开了一种基于多视角深度学习的路面宏观纹理重建方法。采集路面多视角图像和路面宏观纹理三维点云数据作为路面信息数据集；建立基于单视角路面图像的深度学习结构S，用于基于单一视角图像的路面宏观纹理重建；建立多视角融合单元MU，用于融合基于不同路面视角图像的路面宏观纹理重建模型；使用路面信息数据集对深度学习结构S和多视角融合单元MU进行端对端训练，获得训练完成的多视角深度学习结构；采用训练完成的多视角深度学习结构生成待检测沥青路面区域的宏观纹理模型。本发明能直接利用多视角路面图像重建三维路面宏观纹理模型，有利于提高路面宏观纹理数据的采集，对提高路面病害和性能检测的效率有积极的意义。
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来源：北方有色网
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