【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41861062,41401526);江西省高等学校教学改革研究课题(JXJG-18-6-11);东华理工大学教学改革研究课题(DHJG-07-15)
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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。
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