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基于卷积神经网络的沥青路面裂缝识别方法
被引量:
4
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作者
李永绪
谢政专
唐文娟
《西部交通科技》
2020年第6期19-22,共4页
针对传统裂缝识别方法准确性低、环境适应性差的问题,文章提出一种基于卷积神经网络的沥青路面裂缝识别方法,融合了CLAHE与深度学习算法。试验结果表明,该方法能够更准确地识别裂缝,识别精确率达到94.9%,且泛化能力良好。
关键词
沥青路面
CLAHE算法
卷积神经网络
裂缝识别
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的沥青路面裂缝识别方法
被引量:
4
1
作者
李永绪
谢政专
唐文娟
机构
广西北部湾投资集团恒信资产经营有限公司
广西
道路结构与材料重点实验室
高等级公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心
广西
交科
集团
有限公司
出处
《西部交通科技》
2020年第6期19-22,共4页
文摘
针对传统裂缝识别方法准确性低、环境适应性差的问题,文章提出一种基于卷积神经网络的沥青路面裂缝识别方法,融合了CLAHE与深度学习算法。试验结果表明,该方法能够更准确地识别裂缝,识别精确率达到94.9%,且泛化能力良好。
关键词
沥青路面
CLAHE算法
卷积神经网络
裂缝识别
分类号
U416.21 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
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1
基于卷积神经网络的沥青路面裂缝识别方法
李永绪
谢政专
唐文娟
《西部交通科技》
2020
4
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