| 基于混合密度因子的路面破损自动识别研究 |
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| 引用本文： | 肖旺新,严新平,张雪.基于混合密度因子的路面破损自动识别研究[J].交通运输工程与信息学报,2005,3(2):19-26. |
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| 作者姓名： | 肖旺新 严新平 张雪 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学,智能交通系统(ITS)研究中心,武汉,430063;嘉应学院,计算机系,广东,梅州,514015 |
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| 摘 要： | 路面破损分类成为限制路面破损自动检测的普及和发展的重要因素．本文在已提出的破损密度因子算法的基础上，进一步设计出了混合密度因子，得到一种基于图像子块分布特征的路面破损识别算法．通过仿真，验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性，并选择了另外一种路面破损分类算法来进行神经网络仿真对比．神经网络的训练样本是两组，测试样本也是两组，进行了四次仿真对比．四次仿真结果都显示混合密度因子算法有很高的识别率．
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| 关 键 词： | 路面破损自动检测 模式识别 特征提取 混合密度因子 |
| 文章编号： | 1672-4747(2005)02-0019-08 |
| 修稿时间： | 2005年2月11日 |
Research on the Automatic Pavement Distress Recognition Based on Synthetical Distress Density Factor |
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| XIAO Wang-xin,YAN Xin-ping,ZHANG Xue.Research on the Automatic Pavement Distress Recognition Based on Synthetical Distress Density Factor[J].Journal of Transportation Engineering and Information,2005,3(2):19-26. |
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| Authors: | XIAO Wang-xin YAN Xin-ping ZHANG Xue |
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