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路面影像破损加权评定方法
被引量:
2
1
作者
李清泉
刘向龙
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期45-49,共5页
为了解决经典的基于影像分块的统一破损指数评定方法(UCI方法)评定结果不合理的问题,提出了一种新的基于加权策略的路面影像破损评定方法。该方法首先对影像分割后的二值影像进行分块;然后统计各子块中潜在破损像素在子块中的比重,并将...
为了解决经典的基于影像分块的统一破损指数评定方法(UCI方法)评定结果不合理的问题,提出了一种新的基于加权策略的路面影像破损评定方法。该方法首先对影像分割后的二值影像进行分块;然后统计各子块中潜在破损像素在子块中的比重,并将其作为该子块的破损程度值;最后通过对子块化后的矩阵加权统计得到影像的破损指数。试验结果对比表明:该方法比UCI方法能更准确地反映出路面破损的程度。
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关键词
道路工程
路面影像
加权策略
破损检测
统一破损指数
原文传递
农村路面多类型病害检测方法研究
被引量:
1
2
作者
朱洪波
张在岩
+2 位作者
秦育罗
宋伟东
张晋赫
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2022年第9期170-180,共11页
针对实际采集场景下路面影像中病害受背景纹理噪声影响程度大、病害边缘模糊导致分割不准确的问题,该文提出了一种基于Res_UNet和全连接条件随机场的路面病害像素级精准检测方法:(1)对路面影像进行灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡...
针对实际采集场景下路面影像中病害受背景纹理噪声影响程度大、病害边缘模糊导致分割不准确的问题,该文提出了一种基于Res_UNet和全连接条件随机场的路面病害像素级精准检测方法:(1)对路面影像进行灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化等预处理;(2)根据辽宁省多年份实测路面影像制作大规模、多场景、像素级路面病害数据集,然后融合注意力机制及Dense Crf优化Res_UNet网络结构完成模型训练;并引入损失函数dice loss增强了该方法对细小病害提取的能力;(3)将深度卷积神经网络分割后的路面病害特征图导入全连接条件随机场,对预测的路面病害结果进行轮廓优化,其检测结果为获取路面裂缝宽度,进而评估路面病害等级奠定了基础。该文选用2000张辽宁省农村公路实测路面影像,并以人工判读作为标准,分别从准确率、召回率和精确率3个方面验证本文方法、分水岭算法和Res_UNet模型在实际工作环境下的农村公路路面病害分割性能。结果表明,方法的准确率为91.3%,召回率为87.8%,精确率为87.5%,路面病害轮廓提取更加精细,能够适应于复杂路面条件下病害高鲁棒分割。
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关键词
路面影像
病害分割
深度学习
全连接条件随机场
Res_Unet
原文传递
题名
路面影像破损加权评定方法
被引量:
2
1
作者
李清泉
刘向龙
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
交通部科学研究院
出处
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期45-49,共5页
基金
国家自然科学基金创新研究群体科学基金项目(2006ABC010)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20070486001)
文摘
为了解决经典的基于影像分块的统一破损指数评定方法(UCI方法)评定结果不合理的问题,提出了一种新的基于加权策略的路面影像破损评定方法。该方法首先对影像分割后的二值影像进行分块;然后统计各子块中潜在破损像素在子块中的比重,并将其作为该子块的破损程度值;最后通过对子块化后的矩阵加权统计得到影像的破损指数。试验结果对比表明:该方法比UCI方法能更准确地反映出路面破损的程度。
关键词
道路工程
路面影像
加权策略
破损检测
统一破损指数
Keywords
road engineering
pavement image
weighted scheme
distress detection
UCI
分类号
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
原文传递
题名
农村路面多类型病害检测方法研究
被引量:
1
2
作者
朱洪波
张在岩
秦育罗
宋伟东
张晋赫
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
辽宁工程技术大学地理空间信息服务协同创新研究院
黑龙江科技大学矿业工程学院
宿迁学院建筑工程学院
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2022年第9期170-180,共11页
基金
国家自然科学基金项目(42071343)
宿迁市指导性科技计划项目(Z2020138)
2020年度黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(2020-KYYWF-0690)
文摘
针对实际采集场景下路面影像中病害受背景纹理噪声影响程度大、病害边缘模糊导致分割不准确的问题,该文提出了一种基于Res_UNet和全连接条件随机场的路面病害像素级精准检测方法:(1)对路面影像进行灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化等预处理;(2)根据辽宁省多年份实测路面影像制作大规模、多场景、像素级路面病害数据集,然后融合注意力机制及Dense Crf优化Res_UNet网络结构完成模型训练;并引入损失函数dice loss增强了该方法对细小病害提取的能力;(3)将深度卷积神经网络分割后的路面病害特征图导入全连接条件随机场,对预测的路面病害结果进行轮廓优化,其检测结果为获取路面裂缝宽度,进而评估路面病害等级奠定了基础。该文选用2000张辽宁省农村公路实测路面影像,并以人工判读作为标准,分别从准确率、召回率和精确率3个方面验证本文方法、分水岭算法和Res_UNet模型在实际工作环境下的农村公路路面病害分割性能。结果表明,方法的准确率为91.3%,召回率为87.8%,精确率为87.5%,路面病害轮廓提取更加精细,能够适应于复杂路面条件下病害高鲁棒分割。
关键词
路面影像
病害分割
深度学习
全连接条件随机场
Res_Unet
Keywords
pavement image
division of disease
deep learning
full connection condition random field
ResUnet
分类号
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
路面影像破损加权评定方法
李清泉
刘向龙
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
原文传递
2
农村路面多类型病害检测方法研究
朱洪波
张在岩
秦育罗
宋伟东
张晋赫
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
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