基于深度学习及图像处理的沥青路面裂缝检测方法研究

字数: 130
出版社: 科技文献
作者: 尹超//钱璞//李龙龙//马保成//唐港庭|
商品条码: 9787523511695
版次: 1
开本: 16开
页数: 139
印次: 1
出版年份: 2024

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内容简介

党的二十大报告明确指出要加快交通强国建设，我国道路网建设将进入一个全新的发展阶段。传统人工道路裂缝检测方法效率低、主观性强且阻塞交通，已无法满足当前我国公路建设发展的需求，本书重点围绕基于深度学习及图像处理的沥青路面裂缝检测方法进行研究。本书共分为数据集的构建、图像分类模型、目标检测模型、裂缝分割提取、裂缝实际特征参数计算、裂缝检测系统的构建等章节。对于沥青路面裂缝检测工作，提出了“筛分裂缝图像、裂缝锚框定位、裂缝分割提取、裂缝参数获取”的检测方法，并通过建立沥青路面裂缝检测系统实现了沥青路面裂缝的自动化检测。

作者简介

尹超（1987-），男，汉族，中共党员，2015年6月获长安大学工学博士学位，现为山东理工大学建筑工程与空间信息学院副教授、硕士生导师、检测中心主任，具备跨学科研究背景，主持国家自然科学基金青年项目1项（基于三维激光扫描的山区公路边坡灾害变形监测与危险性评价方法研究，51808327）、省部级纵向项目3项，其他项目4项，以第一作者或通讯作者在国内外重要学术期刊上发表学术论文20余篇，其中SCI/EI检索13篇。