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基于卷积神经网络的多类别路面病害自动识别研究
1
作者
肖海文
蓝嵩
+2 位作者
何国伟
温晓华
仰圣刚
《交通节能与环保》
2024年第5期148-152,共5页
近年来,卷积神经网络因其人工神经元能够对覆盖范围内相邻单元的部分进行响应,对于大型图像处理具有出色表现,正广泛应用于图像智能识别领域。本文针对实际道路中检测到的路面病害图片,应用轻量化的卷积神经网络模型中的YOLOX-MobileNe...
近年来,卷积神经网络因其人工神经元能够对覆盖范围内相邻单元的部分进行响应,对于大型图像处理具有出色表现,正广泛应用于图像智能识别领域。本文针对实际道路中检测到的路面病害图片,应用轻量化的卷积神经网络模型中的YOLOX-MobileNetV3模型进行智能识别,结果表明:轻量化网络模型在样本数量不多时识别平均精度较低,病害全类平均精度在某类病害数量达到5 000处时平均精度有较大提升。
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关键词
公路养护
图像识别
YOLOX-MobileNetV3模型
平均精确度
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职称材料
基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究
被引量：
4
2
作者
杨晓美
仰圣刚
《交通节能与环保》
2023年第4期187-191,共5页
随着电磁波探测在道路领域的日益推广,探地雷达逐渐成为道路内部状况诊断的有效手段。通过探地雷达设备获取的道路内部雷达图像经校零、背景去除、滤波等处理后因图像差异性较大目前没有较为统一的解释。为了探究不同参数下的灰度共生...
随着电磁波探测在道路领域的日益推广,探地雷达逐渐成为道路内部状况诊断的有效手段。通过探地雷达设备获取的道路内部雷达图像经校零、背景去除、滤波等处理后因图像差异性较大目前没有较为统一的解释。为了探究不同参数下的灰度共生矩阵特征对不同病害图像的适用性,本文首先通过正交试验设计对灰度共生矩阵参数进行组合,然后在不同参数下利用灰度共生矩阵算法对原始雷达图像进行特征计算,最后得到不同参数设置下对比度、逆方差、能量、熵值四种特征图像。结果表明:当滑动窗口为11×11、统计方向为45°、灰度级数为8时,层间黏结不良的熵特征更为明显;滑动窗口为5×5、统计为方向90°、灰度级数为128时,裂缝的熵特征更为明显。本文提出的探地雷达图像纹理特征适用性参数设置对图像分割、识别及数据增强等有一定的参考价值。
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关键词
沥青路面
无损病害检测
三维探地雷达
纹理特征提取
灰度共生矩阵
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的多类别路面病害自动识别研究
1
作者
肖海文
蓝嵩
何国伟
温晓华
仰圣刚
机构
梅州市梅江公路事务中心
华东交通大学交通运输工程学院
出处
《交通节能与环保》
2024年第5期148-152,共5页
文摘
近年来,卷积神经网络因其人工神经元能够对覆盖范围内相邻单元的部分进行响应,对于大型图像处理具有出色表现,正广泛应用于图像智能识别领域。本文针对实际道路中检测到的路面病害图片,应用轻量化的卷积神经网络模型中的YOLOX-MobileNetV3模型进行智能识别,结果表明:轻量化网络模型在样本数量不多时识别平均精度较低,病害全类平均精度在某类病害数量达到5 000处时平均精度有较大提升。
关键词
公路养护
图像识别
YOLOX-MobileNetV3模型
平均精确度
Keywords
highway maintenance
image recognition
YOLOX-MobileNetV3 model
average accuracy
分类号
U418 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究
被引量：
4
2
作者
杨晓美
仰圣刚
机构
江西赣粤高速公路工程有限责任公司
华东交通大学交通运输工程学院
出处
《交通节能与环保》
2023年第4期187-191,共5页
文摘
随着电磁波探测在道路领域的日益推广,探地雷达逐渐成为道路内部状况诊断的有效手段。通过探地雷达设备获取的道路内部雷达图像经校零、背景去除、滤波等处理后因图像差异性较大目前没有较为统一的解释。为了探究不同参数下的灰度共生矩阵特征对不同病害图像的适用性,本文首先通过正交试验设计对灰度共生矩阵参数进行组合,然后在不同参数下利用灰度共生矩阵算法对原始雷达图像进行特征计算,最后得到不同参数设置下对比度、逆方差、能量、熵值四种特征图像。结果表明:当滑动窗口为11×11、统计方向为45°、灰度级数为8时,层间黏结不良的熵特征更为明显;滑动窗口为5×5、统计为方向90°、灰度级数为128时,裂缝的熵特征更为明显。本文提出的探地雷达图像纹理特征适用性参数设置对图像分割、识别及数据增强等有一定的参考价值。
关键词
沥青路面
无损病害检测
三维探地雷达
纹理特征提取
灰度共生矩阵
Keywords
asphalt pavement
non-destructive disease detection
3D ground-penetrating radar
texture feature extraction
gray scale co-occurrence matrix
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的多类别路面病害自动识别研究
肖海文
蓝嵩
何国伟
温晓华
仰圣刚
《交通节能与环保》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究
杨晓美
仰圣刚
《交通节能与环保》
2023
4
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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