路面图像

作品数：32被引量：144H指数：7
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基于路面图像分类识别的路噪主动控制方法研究
《时代汽车》2024年第9期193-195,共3页万超 李华清 
江西省教育厅科学技术研究项目,基于复杂工况环境感知路面的车辆路噪主动控制研究(项目编号:GJJ2202416)。
传统的吸声、隔声以及减震等降噪方法应用会导致车辆的重量也随之增加,且对低频率噪声降噪的效果并不理想,噪声主动控制技术能够在长波长的低频降噪中发挥不错的作用。对此,噪声主动控制技术应用比较广泛。本文研究基于路面图像分类识...
关键词：路面 图像分类识别 路噪 主动控制 
轻量化沥青路面裂缝图像分割网络PIPNet被引量：1
《计算机应用》2024年第5期1520-1526,共7页封筠 毕健康 霍一儒 李家宽 
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2021333)。
裂缝分割是对路面病害损坏程度评估的重要前提,为平衡深度神经网络分割的有效性与实时性,提出一种基于U-Net编码-解码结构的轻量化沥青路面裂缝图像分割网络PIPNet(Parallel dilated convolution of Inverted Pyramid Network)。编码部...
关键词：沥青路面图像 裂缝分割 轻量化神经网络 倒金字塔结构 并行空洞卷积 
基于改进U-net的沥青路面图像裂缝分割方法被引量：1
《交通信息与安全》2023年第6期90-99,共10页张涛 王金 刘斌 许牛琦 
北京市自然科学基金项目(8232005);北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金项目(L221026)资助。
为提高基于图像的沥青路面裂缝分割精度,基于U-net架构提出了strip-attention-u-net(SAU)网络。该网络采用ResNeSt50作为特征提取网络,能有效地捕捉图像中的语义信息和局部细节;在编解码跳跃连接阶段、解码器上采样阶段分别引入通道增...
关键词：道路工程 裂缝分割 编解码网络 深度学习 语义分割 
基于深度学习方法的路面裂缝目标检测被引量：4
《公路》2023年第9期395-405,共11页付强 卜凡民 任洪鹏 巩建 
2020年交通运输标准(定额)项目,项目编号2020-04-048;交通运输部建设科技项目,项目编号2015 318 X11 290;浙江省交通科技研究项目,项目编号ZJXL-SGL-201807。
公路和城市道路最主要的路面损坏类型是裂缝类病害。能否准确识别,尤其在众多路面信息图像中高效甄别各类表观病害,为路面技术状况评定、养护科学决策和路面病害处置提供基础数据,是当前领域研究的重难点。为此,对横向裂缝、纵向裂缝、...
关键词：路面养护 裂缝识别 路面图像 Faster-RCNN 目标检测 
基于Retinex算法的路面状况预警系统开发
《电脑编程技巧与维护》2023年第8期26-28,35,共4页卢志财 陶庆凤 
福建省中青年教师教育科研项目(科技类)“路面状况远程监测系统开发”(项目编号:JAT200757),项目主持人:卢志财。
公路建设日新月异,随着公路运输能力的提高及行车数量的增多,交通事故也不断增多,特别是天气变化导致的路面状态不同,对行车安全的影响非常明显。因此通过采集多种路面状态图像进行图像样本库建设,并采用改进后的Retinex算法进行图像增...
关键词：路面图像 RETINEX算法 预警系统 
针对单张沥青路面图像中裂缝的高效语义级修复被引量：2
《计算机系统应用》2023年第2期150-159,共10页崔二洋 路娜 阎志文 
原始无损路面图像对分析路面损伤演化细节及制定下一步养护方案具有重要意义,而实地采集中无法获取路面裂缝图像对应的初始状态.为了获取其对应的无损路面图像,本文提出了一种基于深度图像先验的无监督沥青路面裂缝图像修复算法,可实现...
关键词：路面裂缝 条纹噪声 图像修复 评估 卷积神经网络(CNN) 
基于深度卷积网络的路面图像裂纹检测与识别被引量：2
《机械工程与自动化》2022年第6期22-24,共3页汪荣娟 王子宁 陈嘉艺 李世新 
辽宁省教育厅项目(青年项目)(LQGD2020016)。
针对道路裂纹人工检测精度低、效率低、误差高的问题,提出了一种基于深度卷积网络的路面图像裂纹检测与识别方法。对采集到的混凝土裂纹和砂岩裂纹图像的数据集,利用ResNet-34模型对其进行数据处理,并调整了学习策略的参数设置。将该模...
关键词：深度卷积神经网络 路面图像 裂纹检测 识别 
多级卷积神经网络的沥青路面裂缝图像层次化筛选被引量：5
《图学学报》2021年第5期719-728,共10页封筠 赵颖 毕健康 赖柏江 胡晶晶 
国家自然科学基金项目(61772070,61972267);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2021333);河北省研究生专业学位教学案例库建设项目(KCJSZ2020068);石家庄铁道大学研究生创新资助项目(YC2021075)。
如何快速准确地识别与评估沥青路面裂缝病害,已成为路面养护和保障道路安全的重要任务之一。实际采集路面图像中往往存在大量的非裂缝图像,在保证裂缝图像无漏筛的前提下,尽可能提高裂缝图像的精确率与非裂缝图像的真负例率,则对于降低...
关键词：沥青路面图像 裂缝筛选 卷积神经网络 softmax层微调 多级网络 
基于自适应阈值的公路裂缝自动检测方法研究被引量：2
《电子制作》2021年第6期24-25,57,共3页段明义 崔奥杰 张晓方 张宇凯 恽宣任 
郑州工程技术学院2020年大创项目资助(编号:202011068024)。
为解决传统检测方法在对公路裂缝检测时,存在误差,开展基于自适应阈值的公路裂缝自动检测方法研究。采集公路路面图像,基于自适应阈值分割公路图像移动,实现公路裂缝自动检测与定位。通过实验进一步证明,该检测方法与传统检测方法相比...
关键词：自适应阈值 公路裂缝 自动检测 路面图像 
线阵相机拍摄路面图像的灰度校正及应用被引量：3
《计算机应用研究》2020年第S01期355-357,共3页孟祥成 于斌 
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18_0047);国家重点研发计划项目(2017YFF0205600)
路面图像处理的效果通常受到不均匀光照带来的灰度不均匀背景的影响,对于线阵相机,这种不均匀特性仅存在于横向。提出一种针对此不均匀背景问题的方法,分析了线阵相机拍摄路面图像在横向的分布特性,通过对各列分别平均的方法提取路面的...
关键词：道路与铁道工程 路面病害检测 线扫相机 图像处理 灰度校正 卷积神经网络 
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