【摘 要】
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自动路况评估最重要的是需要有稳定的自动道路裂缝检测算法.然而,裂缝的检测研究仍然受到限制并且是一个极具挑战的问题.本文提出了一种基于深度学习的方法能够快速有效检测
【基金项目】
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江西省交通厅科研项目(项目编号:2015D0066),江西省自然科学基金重点项目(项目编号:20192ACBL20010).
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自动路况评估最重要的是需要有稳定的自动道路裂缝检测算法.然而,裂缝的检测研究仍然受到限制并且是一个极具挑战的问题.本文提出了一种基于深度学习的方法能够快速有效检测出道路裂缝,并且能够用于在线实时检测.卷积神经网络可以无需任何处理从原始图像中学习裂缝特征,本文以卷积神经网络为基础建立一个二分类模型用来分类裂缝和正常路面,并从裂缝图像中提取小块作为输入用来生成大规模数据集.为了提高分类的准确性,在构建的网络中不仅同时利用了局部特征以及目标周围区域的特征还与全局背景的特征信息融合,该设计加强了特征之间的信息交互
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