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华东交通大学
华东交通大学 江西省
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基于机器视觉的路面病害检测关键技术

2021-05-04 14:29:31
云上高博会 https://heec.cahe.edu.cn
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所属领域:
交通规划及运输
项目成果/简介:

路面病害分为表面破损(如裂缝)、路面变形(如沉降)和结构病害(如层间脱空)三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号,对于表面破损,其输入为多功能检测车拍摄的路表图像;对于路面变形,输入为三维检测车测取的三维路面模型;对于结构病害,输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试,可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量,为路面养护工程提供数据支撑。此外,该技术在保证与人工识别结果相同的精度下,可将数据处理速度提高千倍以上。 

应用范围:

数据表明,江西省已通车高速公路已达 6149 公里。面对如此巨量的路网,在现有技术下,其常态化、标准化的路面技术状况评定将耗费海量的资金与时间成本。开发一种稳定、智能、准确的路面检测数据处理、分析系统对提高路网检测强度、节省检测成本、提高检测水平具有极其重要的应用价值,应用前景广阔。 

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