基于深度学习及图像处理的沥青路面裂缝检测方法研究--聚文网

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编辑推荐

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。

内容简介

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。

第一章绪论
一、研究背景及意义
二、国内外研究现状
（一）路面裂缝检测技术研究现状
（二）深度学习及图像处理技术的研究现状
三、研究现状总结
四、主要研究工作及章节安排
五、技术路线图
第二章数据集的构建
一、沥青路面裂缝类型
二、图像采集
（一）路面图像采集方式
（二）图像采集记录
三、图像增广
四、图像标注
五、本章小结
第三章图像分类模型
……

基于深度学习及图像处理的沥青路面裂缝检测方法研究

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