论文部分内容阅读
为解决公路路面病害图像特征不突出、检测精度低等问题,提出一种基于改进SSD模型的路面病害检测系统。利用梯度下降Sobel算子优化SSD模型中图像特征提取的卷积网络层,突出路面病害图像特征;通过改进SSD模型实现横向裂缝、纵向裂缝、块状裂缝、路面凹陷以及其它类路面的病害图像检测;结合Jetson-Nano板载化系统以及基于GO语言的Tensorflow框架实现路面病害检测及分类。实验结果表明,系统路面病害分类准确度为91.28%,比未改进的SSD模型识别准确度提高7.36%,证明该优化模型有效。