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题名基于深度学习的公路施工宏观状态快速评估
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作者
李圣明
刘亚萍
明洋
孙杰
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机构
中交第二公路勘察设计研究院有限公司
中国地质大学(武汉)信息工程学院
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出处
《工程勘察》
2023年第6期55-60,共6页
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基金
武汉市科技计划项目(2019030703011506)
中交第二公路勘察设计研究院有限公司科技研发项目(KJFZ-2017-046,KJFZ-2018-043)。
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文摘
高速公路是重要的基础建设项目,针对传统公路施工状态评估效率低下问题,本文提出一种基于深度学习的施工状态快速评估方法。选取高分辨率无人机影像进行实验,首先根据施工状态对目标进行标注与切分,制作深度学习数据集,输入DeepLabV3深度学习网络中进行训练,构建出施工状态分类模型,进而对研究区进行分类。两个研究区的实验证明,本文方法状态识别精度优于同类方法,基于本文方法能够实现公路施工宏观状态准确快速评估。
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关键词
施工状态
DeepLabV3
监督分类
遥感影像分类
工程进度评估
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Keywords
construction status
DeepLabV3
supervised classification
remote sensing image classification
construction status evaluation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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