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基于深度学习的公路路面病害智能化检测系统
| 题名： | 基于深度学习的公路路面病害智能化检测系统 |
| 作者： | 余俊;吴海军;王武斌;张宗堂 |
| 作者单位： | 成都工业职业技术学院现代轨道交通应用技术研究中心;湖南省交通科学研究院有限公司;西南交通大学陆地交通地质灾害防治技术国家工程实验室;湖南科技大学岩土工程稳定控制与健康监测湖南省重点实验室 |
| 关键词： | 路面病害;智能检测系统;深度学习模型 |
| 摘要： | 公路交通对国家政治、经济发展有着重大的作用。随着公路的快速发展，公路安全问题也应得到更多关注和维护。传统的公路路面病害人工检测法效率低下且准确率低，因此，提出了基于深度学习的公路路面病害智能化检测系统。首先，在异常检测阶段，构建卷积编码器从大量公路路面图像中提取出病害图。其次，在异常提取阶段，利用阈值分割法提取公路路面病害特征。最后，在公路路面病害分类阶段，利用ResNet结构训练模型来确定公路路面病害所属的分类。结果表明，该方法一次模型训练约3 min，且分类准确率在90%以上。 |
| 期刊名称： | 公路工程 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 71-77 |
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