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基于数据深度增强的路面病害智能检测方法研究及比较
被引量：
13
1
作者
侯越
张慧婷
+5 位作者
高智伟
王大为
刘鹏飞
Markus OESER
Linbing WANG
陈宁
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期622-634,共13页
针对路面病害人工检测方法的耗时问题和路面病害自动检测方法的检测精度问题(由于样本数据集不均衡导致),采用一种数据深度增强方法,对车载智能手机拍摄的高清路面图片数据集进行增强处理,并测试评估该数据增强方法对2种不同类型目标检...
针对路面病害人工检测方法的耗时问题和路面病害自动检测方法的检测精度问题(由于样本数据集不均衡导致),采用一种数据深度增强方法,对车载智能手机拍摄的高清路面图片数据集进行增强处理,并测试评估该数据增强方法对2种不同类型目标检测算法的提升效果.首先,鉴于实验条件及采集环境的限制,作者采用一种WGAN-GP与泊松迁移算法相融合的数据深度增强方法,通过生成不同遮挡物、不同光线条件下的道路坑槽图片,补充并均衡训练样本数据;然后,引入Faster R-CNN和基于Yolo算法的多种目标检测算法变体(Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x),通过实验比对应用数据深度增强方法后各种目标检测算法的识别精度和效率.在日本公开道路检测数据集上的实验结果显示,使用数据深度增强方法后,5种检测算法的P指标、R指标及F1指标平均提升度分别为2.8%、4.0%及3.6%;5种检测算法中,Yolov5l取得最高的F1数值,达到60.9%,若条件适宜,如在背景光线适中的测试集上,Yolov5l算法的F1数值可以达到68.7%,取得较好的效果.
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关键词
道路工程
路面病害
深度学习
卷积神经网络
数据增强
目标检测
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职称材料
基于三维探地雷达的沥青路面层间接触状态智能诊断技术
被引量：
14
2
作者
王大为
吕浩天
+2 位作者
汤伏蛟
叶呈森
刘鹏飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期572-579,共8页
层间接触状态对路面结构力学性能和使用寿命有重要影响,为了研究沥青路面结构在车辆荷载作用下层间结合情况,以某改扩建沥青路面层间接触状态检测工程为依托,基于三维探地雷达无损检测技术提出了沥青路面层间接触状态评价方法,并对该改...
层间接触状态对路面结构力学性能和使用寿命有重要影响,为了研究沥青路面结构在车辆荷载作用下层间结合情况,以某改扩建沥青路面层间接触状态检测工程为依托,基于三维探地雷达无损检测技术提出了沥青路面层间接触状态评价方法,并对该改扩建工程沥青路面的层间结合情况以及层间接触状态的衰变规律进行了分析.结果表明:层间界面反射波振幅峰值大小可较好描述沥青路面层间接触状态;各车道层间界面振幅服从对数正态分布;振幅峰值小于1.0 mm(层间接触良好)的区域占整体区域的70%左右;振幅峰值大于2.0 mm(层间接触较差)的区域占不足3%.检测结果及数据分析表明,检测路段行车道和超车道的层间结合情况较应急车道好,可为沥青路面层间接触状态评价提供理论及技术支撑.
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关键词
探地雷达(GPR)
沥青路面
无损检测
力学性能
层间接触状态
反射振幅
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职称材料
题名
基于数据深度增强的路面病害智能检测方法研究及比较
被引量：
13
1
作者
侯越
张慧婷
高智伟
王大为
刘鹏飞
Markus OESER
Linbing WANG
陈宁
机构
北京工业
大学
城市建设学部
格拉斯哥
大学
詹姆斯瓦特
工程
学院
德国亚琛大学道路工程研究所
德国
联邦交通部公路
研究
院
弗吉尼亚理工
大学
土木与环境
工程
系
丰田都市交通
研究所
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期622-634,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(51708026)。
文摘
针对路面病害人工检测方法的耗时问题和路面病害自动检测方法的检测精度问题(由于样本数据集不均衡导致),采用一种数据深度增强方法,对车载智能手机拍摄的高清路面图片数据集进行增强处理,并测试评估该数据增强方法对2种不同类型目标检测算法的提升效果.首先,鉴于实验条件及采集环境的限制,作者采用一种WGAN-GP与泊松迁移算法相融合的数据深度增强方法,通过生成不同遮挡物、不同光线条件下的道路坑槽图片,补充并均衡训练样本数据;然后,引入Faster R-CNN和基于Yolo算法的多种目标检测算法变体(Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x),通过实验比对应用数据深度增强方法后各种目标检测算法的识别精度和效率.在日本公开道路检测数据集上的实验结果显示,使用数据深度增强方法后,5种检测算法的P指标、R指标及F1指标平均提升度分别为2.8%、4.0%及3.6%;5种检测算法中,Yolov5l取得最高的F1数值,达到60.9%,若条件适宜,如在背景光线适中的测试集上,Yolov5l算法的F1数值可以达到68.7%,取得较好的效果.
关键词
道路工程
路面病害
深度学习
卷积神经网络
数据增强
目标检测
Keywords
road engineering
pavement distress
deep learning
convolutional neural network
data augmentation
target detection
分类号
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于三维探地雷达的沥青路面层间接触状态智能诊断技术
被引量：
14
2
作者
王大为
吕浩天
汤伏蛟
叶呈森
刘鹏飞
机构
哈尔滨工业
大学
交通科学与
工程
学院
德国亚琛大学道路工程研究所
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期572-579,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0116300)
黑龙江省自然科学基金资助项目(JJ2020ZD0015)。
文摘
层间接触状态对路面结构力学性能和使用寿命有重要影响,为了研究沥青路面结构在车辆荷载作用下层间结合情况,以某改扩建沥青路面层间接触状态检测工程为依托,基于三维探地雷达无损检测技术提出了沥青路面层间接触状态评价方法,并对该改扩建工程沥青路面的层间结合情况以及层间接触状态的衰变规律进行了分析.结果表明:层间界面反射波振幅峰值大小可较好描述沥青路面层间接触状态;各车道层间界面振幅服从对数正态分布;振幅峰值小于1.0 mm(层间接触良好)的区域占整体区域的70%左右;振幅峰值大于2.0 mm(层间接触较差)的区域占不足3%.检测结果及数据分析表明,检测路段行车道和超车道的层间结合情况较应急车道好,可为沥青路面层间接触状态评价提供理论及技术支撑.
关键词
探地雷达(GPR)
沥青路面
无损检测
力学性能
层间接触状态
反射振幅
Keywords
ground penetrating radar(GPR)
asphalt pavement
nondestructive detection
mechanical property
interlayer bonding status
radar reflecting amplitude
分类号
U416 [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
基于数据深度增强的路面病害智能检测方法研究及比较
侯越
张慧婷
高智伟
王大为
刘鹏飞
Markus OESER
Linbing WANG
陈宁
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
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职称材料
2
基于三维探地雷达的沥青路面层间接触状态智能诊断技术
王大为
吕浩天
汤伏蛟
叶呈森
刘鹏飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
14
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职称材料
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