公路病害自动检测及养护管理平台的设计与实现

介绍了1种基于YOLO目标检测模型和元学习训练方法的软硬件系统平台,即道路养护管理平台,用于道路养护。针对我国的路面情况,道路养护管理平台设计了1套路面病害检测分类标准,用于构建道路状况数据库,并在真实路面进行了测试。基于YOLO目标检测模型采用低阶视觉和高阶视觉相结合的方法,将低阶视觉和高阶视觉数据进行融合,提高道路病害分析的鲁棒性。基于元学习的模型训练方法,保证模型可快速适应新的路面病害数据,提高模型泛化能力。实验结果表明,该平台设计的路面病害检测分类标准合理有效,所使用模型在路面病害分析方面具有较高准确性。本文提出的平台可为道路养护和管理提供有效的支持,并为在新技术背景下的国家道路病害标准提供依据。

基于智慧城市的智慧灯杆部署策略探讨

本文结合智慧城市建设背景下智慧灯杆的应用需求,探讨智慧灯杆的部署策略。首先,根据智慧灯杆的特征提出概念界定,并分析其在智慧城市中的角色定位。其次,将智慧灯杆集成的应用功能归纳为市政基础设施、数据采集设备、智慧管理平台三类,分别分析其在智慧城市中的应用。最后,总结智慧城市中不同场景下智慧灯杆的应用需求,提出智慧灯杆的部署策略。