一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究.pdf

基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究 本文提出了一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法，以解决传统道路损伤检测方法中的人工选取特征识别道路损伤，致使检测过程中抗干扰性较差的问题。该方法通过引入深度学习算法，利用迁移学习策略，构建稳健的非线性道路损伤识别模型；结合真彩色的道路图像，利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征，实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测。 在道路损伤检测中，传统方法主要通过人工选取特征识别道路损伤，致使检测过程中抗干扰性较差，进而制约道路损伤识别精度的提高。针对这一问题，本文提出了一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法。该方法通过引入深度学习算法，利用迁移学习策略，构建稳健的非线性道路损伤识别模型。同时，通过结合真彩色的道路图像，利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征，实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测。 深度卷积神经网络在道路损伤检测中的应用，可以解决传统方法中的人工选取特征识别道路损伤的问题。通过深度学习算法，可以自动地从道路图像中抽取有用的特征信息，从而提高道路损伤检测的准确性和抗干扰性。同时，深度卷积神经网络还可以处理复杂的背景变化，例如不同的照明条件、道路表面材料等，从而提高道路损伤检测的鲁棒性。 在道路损伤检测中，迁移学习策略也发挥着重要作用。通过迁移学习，可以将深度卷积神经网络训练好的模型应用于新的道路损伤检测任务中，从而提高道路损伤检测的效率和准确性。此外，迁移学习还可以减少深度卷积神经网络的训练时间和计算资源，从而提高道路损伤检测的实时性和效率。 本文的研究结果表明，基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法可以准确地识别道路损伤图像，并且相比常用方法能显著提高识别准确率。该方法可以应用于实际的道路损伤检测中，以提高道路损伤检测的效率和准确性。 本文提出了一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法，解决了传统方法中的人工选取特征识别道路损伤的问题，并提高了道路损伤检测的准确性和抗干扰性。该方法可以应用于实际的道路损伤检测中，以提高道路损伤检测的效率和准确性。