【摘 要】
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如何快速准确地识别与评估沥青路面裂缝病害,已成为路面养护和保障道路安全的重要任务之一。实际采集路面图像中往往存在大量的非裂缝图像,在保证裂缝图像无漏筛的前提下,尽可能提高裂缝图像的精确率与非裂缝图像的真负例率,则对于降低人工筛选的工作强度,以及后续裂缝自动分割与病害损坏程度评估具有重要实际意义。故此,提出了一种多级卷积神经网络的沥青路面裂缝图像筛选方法,由训练、微调与验证三阶段构成,利用微调集获得
【机 构】
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石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北 石家庄 050043;北京理工大学计算机科学与技术学院,北京 100081
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如何快速准确地识别与评估沥青路面裂缝病害,已成为路面养护和保障道路安全的重要任务之一。实际采集路面图像中往往存在大量的非裂缝图像,在保证裂缝图像无漏筛的前提下,尽可能提高裂缝图像的精确率与非裂缝图像的真负例率,则对于降低人工筛选的工作强度,以及后续裂缝自动分割与病害损坏程度评估具有重要实际意义。故此,提出了一种多级卷积神经网络的沥青路面裂缝图像筛选方法,由训练、微调与验证三阶段构成,利用微调集获得softmax层输入微调增量。为避免裂缝图像召回率增加与精确率下降的问题,在对比不同卷积神经网络筛除的非
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