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基于无人机和迁移学习的涵洞图像识别及GPS定位
| 题名： | 基于无人机和迁移学习的涵洞图像识别及GPS定位 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 李鹏举;孙英;吕建兵;吴维俊;刘锋;陈贡发 |
| 作者单位： | 中交第四航务工程局有限公司;中交四航工程研究院有限公司;广东工业大学土木与交通工程学院 |
| 关键词： | 涵洞养护;目标分类;图像识别;GPS定位;无人机;迁移学习 |
| 摘要： | 为提高涵洞淤堵病害的检测效率，研究了基于无人机釆集病害视频、图像资料和迁移学习的卷积神经网络（人工智能）算法对涵洞图像进行分类。将涵洞状况分为：淤堵、部分淤堵和正常3个类别。并把在ImageNet图像数据集上预训练过的人工智能算法（如ResNet-18网络模型）应用至涵洞图像中，以此提高人工智能算法的准确性。结果表明：使用RcsNet-18对涵洞分类识别准确率可达到93%，实现了对涵洞状况的有效分类。此外，还提出了一种通过MATLAB调用涵洞状况图像GPS信息得到地理位置定位的方法，帮助二次检测或后期维护人员快速达到病害现场，进行相关的监测维护工作。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 278-282 |
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