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改进SSD模型的路面病害图像检测系统
被引量:
5
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作者
赵雪寒
刘庆华
《软件导刊》
2020年第11期217-220,共4页
为解决公路路面病害图像特征不突出、检测精度低等问题,提出一种基于改进SSD模型的路面病害检测系统。利用梯度下降Sobel算子优化SSD模型中图像特征提取的卷积网络层,突出路面病害图像特征;通过改进SSD模型实现横向裂缝、纵向裂缝、块...
为解决公路路面病害图像特征不突出、检测精度低等问题,提出一种基于改进SSD模型的路面病害检测系统。利用梯度下降Sobel算子优化SSD模型中图像特征提取的卷积网络层,突出路面病害图像特征;通过改进SSD模型实现横向裂缝、纵向裂缝、块状裂缝、路面凹陷以及其它类路面的病害图像检测;结合Jetson-Nano板载化系统以及基于GO语言的Tensorflow框架实现路面病害检测及分类。实验结果表明,系统路面病害分类准确度为91.28%,比未改进的SSD模型识别准确度提高7.36%,证明该优化模型有效。
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关键词
路面病害
目标检测
神经网络
SOBEL算子
板载化系统
图像检测
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职称材料
题名
改进SSD模型的路面病害图像检测系统
被引量:
5
1
作者
赵雪寒
刘庆华
机构
江苏科技大学电子信息学院
出处
《软件导刊》
2020年第11期217-220,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51008143)
江苏省六大高峰人才项目(XYDXX-117)
江苏省研究生科研创新项目(SJKY19_2641)。
文摘
为解决公路路面病害图像特征不突出、检测精度低等问题,提出一种基于改进SSD模型的路面病害检测系统。利用梯度下降Sobel算子优化SSD模型中图像特征提取的卷积网络层,突出路面病害图像特征;通过改进SSD模型实现横向裂缝、纵向裂缝、块状裂缝、路面凹陷以及其它类路面的病害图像检测;结合Jetson-Nano板载化系统以及基于GO语言的Tensorflow框架实现路面病害检测及分类。实验结果表明,系统路面病害分类准确度为91.28%,比未改进的SSD模型识别准确度提高7.36%,证明该优化模型有效。
关键词
路面病害
目标检测
神经网络
SOBEL算子
板载化系统
图像检测
Keywords
pavement distress
target detection
neural network
Sobel operator
onboard system
image detection
分类号
TP306 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进SSD模型的路面病害图像检测系统
赵雪寒
刘庆华
《软件导刊》
2020
5
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