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基于深度学习的城市道路病害智能识别和养护技术研究
1
作者
陈智勇
《科学技术创新》
2023年第25期168-171,共4页
本文基于深度学习法,对城市道路病害智能识别和养护技术进行研究,通过车载式路面图像采集设备智能化集取各项数据信息,建立高质量路面裂缝数据集。构建ML-ELM深度学习模型并设置相关网络参数,评估路面病害识别模型性能。对于特异性、灵...
本文基于深度学习法,对城市道路病害智能识别和养护技术进行研究,通过车载式路面图像采集设备智能化集取各项数据信息,建立高质量路面裂缝数据集。构建ML-ELM深度学习模型并设置相关网络参数,评估路面病害识别模型性能。对于特异性、灵敏性、准确度、精确度来说,NCA+ML-ELM模型分别为99.98%、99.95%、99.97%、99.93%;ReliefF+DSAE模型性能分别为95.93%、85.56%、93.44%、85.68%。NCA+ML-ELM算法对数据处理具有更高的准确性和鲁棒性。针对城市道路出现龟裂、裂缝、网状裂缝等病害问题,提出微表处技术、裂缝修补技术、就地热再生技术。
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关键词
深度学习
智能识别
城市道路
病害
养护技术
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题名
基于深度学习的城市道路病害智能识别和养护技术研究
1
作者
陈智勇
机构
秦皇岛市海港区市政设施管护中心
出处
《科学技术创新》
2023年第25期168-171,共4页
文摘
本文基于深度学习法,对城市道路病害智能识别和养护技术进行研究,通过车载式路面图像采集设备智能化集取各项数据信息,建立高质量路面裂缝数据集。构建ML-ELM深度学习模型并设置相关网络参数,评估路面病害识别模型性能。对于特异性、灵敏性、准确度、精确度来说,NCA+ML-ELM模型分别为99.98%、99.95%、99.97%、99.93%;ReliefF+DSAE模型性能分别为95.93%、85.56%、93.44%、85.68%。NCA+ML-ELM算法对数据处理具有更高的准确性和鲁棒性。针对城市道路出现龟裂、裂缝、网状裂缝等病害问题,提出微表处技术、裂缝修补技术、就地热再生技术。
关键词
深度学习
智能识别
城市道路
病害
养护技术
Keywords
deep learning
intelligent identification
urban road
disease
maintenance techniques
分类号
U418 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U412.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
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1
基于深度学习的城市道路病害智能识别和养护技术研究
陈智勇
《科学技术创新》
2023
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