原文传递
基于CNN智能算法的路面损坏轻量化识别系统应用研究
| 题名： | 基于CNN智能算法的路面损坏轻量化识别系统应用研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王飞;王奔宇;韦靖峰;童戴舟 |
| 作者单位： | 浙江台州甬台温高速公路有限公司;浙江交工集团股份有限公司设计院分公司 |
| 关键词： | 公路养护;路面损坏状况检测;轻量化识别系统;卷积神经网络;应用研究 |
| 摘要： | 在日常巡查中开展路面损坏状况的科学检查和评定，及时采取干预性养护措施，才能长期、有效地将路面技术状况维持在较高水平。利用基于数字相机的路面图像快速采集系统和基于卷积神经网络CNN智能算法的路面损坏图像处理技术，构建路面损坏轻量化识别系统，通过对路面损坏图像样本的迭代训练，该系统的路面损坏识别准确度能达到90%以上。将该系统代替常规人工巡查方式，能够建立起高频、快速、全覆盖的路面健康巡检体系，实现路面损坏自动化识别及准确定位，提高了日常巡查的工作效率和质量。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2023 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 386-390 |
检索历史
应用推荐
