基于卷积神经网络的坑洼道路识别和检测

针对路面坑洼图片进行图像预处理,包括图像裁剪、去噪和归一化处理以及数据增强操作,以此提高模型的泛化能力并降低过拟合的风险,增强数据的多样性。利用迁移学习的方法,构建了基于VGG16架构的深度学习模型。在模型构建过程中,引入了全局平均池化层和自定义顶层,以实现对坑洼道路图像的准确分类和识别。为了进一步优化模型的性能,应用了Sigmoid激活函数、ReLU激活函数,并添加了全连接层以及Dropout层等,以提高模型的非线性拟合能力并减少过拟合现象的发生。在模型训练过程中,冻结了预训练模型的权重,采用了Adam优化器和二元交叉熵损失函数,从而有效地提高了模型的训练效率和性能。通过实验仿真测试,得到了得分曲线、学习曲线、混淆矩阵等数据,并综合采用了准确率、召回率、F1分数以及ROC-AUC值等多个维度指标来评估模型的性能。综合来看,模型在分类识别方面表现良好,能够为道路坑洼检测提供可靠的解决方案。

一种基于深度学习的视频单应性估计算法

在视频场景下,针对图像帧序列,实现一种基于深度学习的单应性估计算法。传统单应性估计算法主要经过特征点提取和误匹配剔除等步骤,区别于传统算法,运用深度学习算法,使用类似于VGG架构的回归网络,对具有连续性的视频帧序列,进行单应性矩阵估计。