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基于注意力融合的三维探地雷达道路病害检测
被引量:
4
1
作者
韩海航
莫佳笛
+3 位作者
周春鹏
王洋洋
于智
顾静军
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第9期2669-2677,共9页
为充分利用三维探地雷达采集到的多视图雷达数据以提高其病害分类准确性,提出一种可同时利用多视图雷达图谱数据的端到端双塔模型。将多视图数据作为输入分别训练单视图的特征提取器,其中采用通道间自注意力机制自适应地提取单视图内重...
为充分利用三维探地雷达采集到的多视图雷达数据以提高其病害分类准确性,提出一种可同时利用多视图雷达图谱数据的端到端双塔模型。将多视图数据作为输入分别训练单视图的特征提取器,其中采用通道间自注意力机制自适应地提取单视图内重要特征;采用视图间注意力机制将双视图特征带权融合,以学习不同病害对于各视图的偏好;将融合特征经过多层感知机和Softmax归一化进行道路病害分类。实验结果表明,提出算法在真实道路数据中精度较高,达到94.62%,采用数据增强后精度进一步提升至95.78%。
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关键词
三维探地雷达
特征融合
深度学习
道路病害检测
注意力机制
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职称材料
题名
基于注意力融合的三维探地雷达道路病害检测
被引量:
4
1
作者
韩海航
莫佳笛
周春鹏
王洋洋
于智
顾静军
机构
浙江省交通运输科学研究院道路工程研究所
浙江大学工程师学院
浙江大学计算机学院浙江省服务机器人重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第9期2669-2677,共9页
基金
浙江省重点研发计划基金项目(2021C01106)。
文摘
为充分利用三维探地雷达采集到的多视图雷达数据以提高其病害分类准确性,提出一种可同时利用多视图雷达图谱数据的端到端双塔模型。将多视图数据作为输入分别训练单视图的特征提取器,其中采用通道间自注意力机制自适应地提取单视图内重要特征;采用视图间注意力机制将双视图特征带权融合,以学习不同病害对于各视图的偏好;将融合特征经过多层感知机和Softmax归一化进行道路病害分类。实验结果表明,提出算法在真实道路数据中精度较高,达到94.62%,采用数据增强后精度进一步提升至95.78%。
关键词
三维探地雷达
特征融合
深度学习
道路病害检测
注意力机制
Keywords
3D-GPR
feature fusion
deep learning
road disease detection
attention mechanism
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于注意力融合的三维探地雷达道路病害检测
韩海航
莫佳笛
周春鹏
王洋洋
于智
顾静军
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
4
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参考文献
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