| 一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究 |
| |
| 引用本文： | 罗辉,何海清,徐献聪.一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究[J].江西科学,2021,39(1):134-137. |
| |
| 作者姓名： | 罗辉 何海清 徐献聪 |
| |
| 作者单位： | 东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌 |
| |
| 基金项目： | 东华理工大学教学改革研究课题;江西省高等学校教学改革研究课题;国家自然科学基金项目 |
| |
| 摘 要： | 基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高.针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法.通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,构建稳健的非线性道路损伤识别模型;结合真彩色的道路图像,利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征,实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测.实验结果表明,提出的方法可准确识别道路损伤图像,相比常用方法能显著提高识别准确率.
|
| 关 键 词： | 深度卷积神经网络 迁移学习 图像识别 损伤检测 |
A Study on Road Damage Detection Based on Deep Convolutional Neural Network |
| |
| LUO Hui,HE Haiqing,XU Xiancong.A Study on Road Damage Detection Based on Deep Convolutional Neural Network[J].Jiangxi Science,2021,39(1):134-137. |
| |
| Authors: | LUO Hui HE Haiqing XU Xiancong |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
