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分类号
杂志ISSN号
基于轻量化车载设备的道路病害检测方法
作者姓名:
姚楚羡
蔡皓楠
张远波
唐可懿
詹璐
周宝定
作者单位:
1. 深圳大学土木与交通工程学院, 广东 深圳 518060;2. 深圳大学城市智慧交通与安全运维研究院, 广东 深圳 518060
基金项目:
广东省科技创新战略专项
摘 要:
针对传统道路检测方法成本高、检测周期长,无法满足城市道路大规模、短周期检测需求的问题,本文设计了一种轻量化车载道路病害数据获取设备,并提出了基于轻量化车载设备的道路病害检测方法。该设备质量小、成本低,可简易、快速地安装在小汽车、公共汽车等城市常见车辆上,能够同步收集惯性数据、图像、GPS定位信息等数据。基于轻量化车载设备在城市道路上采集道路图片数据并构建数据集,然后建立深度学习模型对其进行训练和评估,检测和识别道路病害,正确率达82.54%,能够满足城市道路日常巡检的要求。
关 键 词:
道路工程
道路病害检测
轻量化车载设备
深度学习
目标检测
收稿时间:
2023-11-01
本文献已被
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