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基于深度神经网络的连续帧车道线检测方法
1
作者
李晨
希
(
编译
)
ZOU Q
+1 位作者
JIANG H
DAI Q
《水利信息化》
2023年第3期93-94,共2页
水库大坝因坝龄增长和环境影响,常出现变形、裂缝、渗漏等现象,及早识别坝体缺陷能有效保障工程安全质量。尽管智能巡检系统已广泛应用于大坝安全监测,但相较于其他行业,检测能力仍显不足。近年来,自动驾驶领域利用人工智能开发出许多...
水库大坝因坝龄增长和环境影响,常出现变形、裂缝、渗漏等现象,及早识别坝体缺陷能有效保障工程安全质量。尽管智能巡检系统已广泛应用于大坝安全监测,但相较于其他行业,检测能力仍显不足。近年来,自动驾驶领域利用人工智能开发出许多先进的算法,极大提升了车道线检测的准确度,有效排除了道路安全隐患,值得水利工程安全领域借鉴。
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关键词
大坝安全监测
水库大坝
深度神经网络
智能巡检系统
人工智能
环境影响
检测能力
安全隐患
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职称材料
题名
基于深度神经网络的连续帧车道线检测方法
1
作者
李晨
希
(
编译
)
ZOU Q
JIANG H
DAI Q
机构
不详
出处
《水利信息化》
2023年第3期93-94,共2页
文摘
水库大坝因坝龄增长和环境影响,常出现变形、裂缝、渗漏等现象,及早识别坝体缺陷能有效保障工程安全质量。尽管智能巡检系统已广泛应用于大坝安全监测,但相较于其他行业,检测能力仍显不足。近年来,自动驾驶领域利用人工智能开发出许多先进的算法,极大提升了车道线检测的准确度,有效排除了道路安全隐患,值得水利工程安全领域借鉴。
关键词
大坝安全监测
水库大坝
深度神经网络
智能巡检系统
人工智能
环境影响
检测能力
安全隐患
分类号
TV6 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度神经网络的连续帧车道线检测方法
李晨
希
(
编译
)
ZOU Q
JIANG H
DAI Q
《水利信息化》
2023
0
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