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基于无人机和迁移学习的涵洞图像识别及GPS定位
被引量:
2
1
作者
李鹏举
孙英
+3 位作者
吕建兵
吴维俊
刘锋
陈贡发
《公路》
北大核心
2022年第6期278-282,共5页
为提高涵洞淤堵病害的检测效率,研究了基于无人机采集病害视频、图像资料和迁移学习的卷积神经网络(人工智能)算法对涵洞图像进行分类。将涵洞状况分为:淤堵、部分淤堵和正常3个类别。并把在ImageNet图像数据集上预训练过的人工智能算法...
为提高涵洞淤堵病害的检测效率,研究了基于无人机采集病害视频、图像资料和迁移学习的卷积神经网络(人工智能)算法对涵洞图像进行分类。将涵洞状况分为:淤堵、部分淤堵和正常3个类别。并把在ImageNet图像数据集上预训练过的人工智能算法(如ResNet-18网络模型)应用至涵洞图像中,以此提高人工智能算法的准确性。结果表明:使用ResNet-18对涵洞分类识别准确率可达到93%,实现了对涵洞状况的有效分类。此外,还提出了一种通过MATLAB调用涵洞状况图像GPS信息得到地理位置定位的方法,帮助二次检测或后期维护人员快速达到病害现场,进行相关的监测维护工作。
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关键词
涵洞养护
目标分类
图像识别
GPS定位
无人机
迁移学习
原文传递
题名
基于无人机和迁移学习的涵洞图像识别及GPS定位
被引量:
2
1
作者
李鹏举
孙英
吕建兵
吴维俊
刘锋
陈贡发
机构
中交第四航务工程局有限公司
中交四航工程研究院有限公司
广东工业大学土木与交通工程学院
出处
《公路》
北大核心
2022年第6期278-282,共5页
基金
广东省自然科学基金面上项目,项目编号2019A1515011397
中交第四航务工程局有限公司产学研科技项目,项目编号2020-01。
文摘
为提高涵洞淤堵病害的检测效率,研究了基于无人机采集病害视频、图像资料和迁移学习的卷积神经网络(人工智能)算法对涵洞图像进行分类。将涵洞状况分为:淤堵、部分淤堵和正常3个类别。并把在ImageNet图像数据集上预训练过的人工智能算法(如ResNet-18网络模型)应用至涵洞图像中,以此提高人工智能算法的准确性。结果表明:使用ResNet-18对涵洞分类识别准确率可达到93%,实现了对涵洞状况的有效分类。此外,还提出了一种通过MATLAB调用涵洞状况图像GPS信息得到地理位置定位的方法,帮助二次检测或后期维护人员快速达到病害现场,进行相关的监测维护工作。
关键词
涵洞养护
目标分类
图像识别
GPS定位
无人机
迁移学习
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
U449.7 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机和迁移学习的涵洞图像识别及GPS定位
李鹏举
孙英
吕建兵
吴维俊
刘锋
陈贡发
《公路》
北大核心
2022
2
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