本文主要研究内容
作者翁飘,陆彦辉,齐宪标,杨守义（2019）在《基于改进的全卷积神经网络的路面裂缝分割技术》一文中研究指出：裂缝是路面表面的重要病害之一。传统的裂缝检测依赖于人工的视觉检查,在实际操作中费时费力。虽然传统的图像处理技术在一定程度上可使裂缝检测与分割更加自动化,但是图像处理技术易受到由光照、模糊等引起的一些噪声的影响。为了完成复杂环境下对路面裂缝的分割及检测,提出了一种基于改进的全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的分割方法,根据建立的数据集训练传统FCN和优化后的FCN,测试结果表明其平均交并比(mean_IoU)得到了一定的提高,故该方法能够较准确地分割出路面裂缝。
Abstract
lie feng shi lu mian biao mian de chong yao bing hai zhi yi 。chuan tong de lie feng jian ce yi lai yu ren gong de shi jiao jian cha ,zai shi ji cao zuo zhong fei shi fei li 。sui ran chuan tong de tu xiang chu li ji shu zai yi ding cheng du shang ke shi lie feng jian ce yu fen ge geng jia zi dong hua ,dan shi tu xiang chu li ji shu yi shou dao you guang zhao 、mo hu deng yin qi de yi xie zao sheng de ying xiang 。wei le wan cheng fu za huan jing xia dui lu mian lie feng de fen ge ji jian ce ,di chu le yi chong ji yu gai jin de quan juan ji shen jing wang lao (Fully Convolutional Networks,FCN)de fen ge fang fa ,gen ju jian li de shu ju ji xun lian chuan tong FCNhe you hua hou de FCN,ce shi jie guo biao ming ji ping jun jiao bing bi (mean_IoU)de dao le yi ding de di gao ,gu gai fang fa neng gou jiao zhun que de fen ge chu lu mian lie feng 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机工程与应用的翁飘,陆彦辉,齐宪标,杨守义，发表于刊物计算机工程与应用2019年16期论文，是一篇关于裂缝检测论文,图像处理论文,全卷积网络论文,平均交并比论文,计算机工程与应用2019年16期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机工程与应用2019年16期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：裂缝检测论文; 图像处理论文; 全卷积网络论文; 平均交并比论文; 计算机工程与应用2019年16期论文;