| 基于无人机和迁移学习的涵洞图像识别及GPS定位 |
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| 引用本文： | 李鹏举,孙英,吕建兵,吴维俊,刘锋,陈贡发.基于无人机和迁移学习的涵洞图像识别及GPS定位[J].公路,2022(6):278-282. |
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| 作者姓名： | 李鹏举 孙英 吕建兵 吴维俊 刘锋 陈贡发 |
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| 作者单位： | 1. 中交第四航务工程局有限公司;2. 中交四航工程研究院有限公司;3. 广东工业大学土木与交通工程学院 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金面上项目，项目编号2019A1515011397； |
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| 摘 要： | 为提高涵洞淤堵病害的检测效率，研究了基于无人机采集病害视频、图像资料和迁移学习的卷积神经网络(人工智能)算法对涵洞图像进行分类。将涵洞状况分为：淤堵、部分淤堵和正常3个类别。并把在ImageNet图像数据集上预训练过的人工智能算法(如ResNet-18网络模型)应用至涵洞图像中，以此提高人工智能算法的准确性。结果表明：使用ResNet-18对涵洞分类识别准确率可达到93%,实现了对涵洞状况的有效分类。此外，还提出了一种通过MATLAB调用涵洞状况图像GPS信息得到地理位置定位的方法，帮助二次检测或后期维护人员快速达到病害现场，进行相关的监测维护工作。
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| 关 键 词： | 涵洞养护 目标分类 图像识别 GPS定位 无人机 迁移学习 |
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