| 基于CNN深度学习的路面损坏轻量化识别系统应用研究 |
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| 引用本文： | 王飞,王奔宇,韦靖峰,童戴舟.基于CNN深度学习的路面损坏轻量化识别系统应用研究[J].浙江交通科技,2021(3):116-120. |
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| 作者姓名： | 王飞 王奔宇 韦靖峰 童戴舟 |
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| 作者单位： | 浙江台州甬台温高速公路有限公司 台州 317000;浙江交工集团股份有限公司设计院分公司 杭州 310000 |
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| 摘 要： | 在日常巡查中开展路面损坏状况的科学检查和评定， 及时采取干预性养护措施， 才能长期、 有效地将路面技术状况维持在较高水平。 利用基于数字相机的路面图像快速采集系统和基于卷积神经网络 CNN 智能算法的路面损坏图像处理技术， 构建路面损坏轻量化识别系统， 通过对路面损坏图像样本的迭代训练， 该系统的路面损坏识别准确度能达到 90%以上。 将该系统代替常规人工巡查方式， 能够建立起高频、 快速、 全覆盖的路面健康巡检体系， 实现路面损坏自动化识别及准确定位， 提高了日常巡查的工作效率和质量。
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| 关 键 词： | 路面损坏 轻量化识别系统 卷积神经网络 应用研究 |
Application Research of Lightweight Pavement Damage Identification System based on CNN Deep Learning |
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| Wang Fei,Wang Benyu,Wei Jinfeng,Tong Daizhou.Application Research of Lightweight Pavement Damage Identification System based on CNN Deep Learning[J].Journal of Zhejiang Transportation Science & Technology,2021(3):116-120. |
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| Authors: | Wang Fei Wang Benyu Wei Jinfeng Tong Daizhou |
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