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一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究
被引量：
1
1
作者
罗辉
何海清
徐
献
聪
《江西科学》
2021年第1期134-137,共4页
基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高。针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法。通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,...
基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高。针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法。通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,构建稳健的非线性道路损伤识别模型;结合真彩色的道路图像,利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征,实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测。实验结果表明,提出的方法可准确识别道路损伤图像,相比常用方法能显著提高识别准确率。
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关键词
深度卷积神经网络
迁移学习
图像识别
损伤检测
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职称材料
耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究
2
作者
徐
献
聪
何海清
+4 位作者
罗辉
严椰丽
李长城
钱宽
凌梦云
《江西科学》
2021年第1期31-34,58,共5页
DEM插值指利用已知的采样点数据重构整个区域的三维结构。其中DEM插值方法的选取是当前DEM快速生成的研究热点之一。选取具有代表性的地貌数据进行实验。首先,利用布料模拟滤波将SfM与SGM技术生成的密集点云过滤出地面点;其次,利用简单...
DEM插值指利用已知的采样点数据重构整个区域的三维结构。其中DEM插值方法的选取是当前DEM快速生成的研究热点之一。选取具有代表性的地貌数据进行实验。首先,利用布料模拟滤波将SfM与SGM技术生成的密集点云过滤出地面点;其次,利用简单克里金插值算法、自然邻域插值算法、不规则三角网、径向神经网络4种方法重构DEM;最后,将平均绝对误差及均方根误差作为本文的精度评价指标。试验表明,耦合布料模拟滤波算法和径向神经网络的方法相比于传统方法,其平均绝对误差及均方根误差分别提高了0.11 m和0.28 m,适用于低空摄影测量DEM快速生成。
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关键词
数字高程模型
径向神经网络
布料模拟滤波
密集匹配
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职称材料
题名
一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究
被引量：
1
1
作者
罗辉
何海清
徐
献
聪
机构
东华理工大学测绘工程学院
出处
《江西科学》
2021年第1期134-137,共4页
基金
国家自然科学基金项目(41861062,41401526)
江西省高等学校教学改革研究课题(JXJG-18-6-11)
东华理工大学教学改革研究课题(DHJG-07-15)。
文摘
基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高。针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法。通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,构建稳健的非线性道路损伤识别模型;结合真彩色的道路图像,利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征,实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测。实验结果表明,提出的方法可准确识别道路损伤图像,相比常用方法能显著提高识别准确率。
关键词
深度卷积神经网络
迁移学习
图像识别
损伤检测
Keywords
deep convolutional neural network
transfer learning
image recognition
damage detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究
2
作者
徐
献
聪
何海清
罗辉
严椰丽
李长城
钱宽
凌梦云
机构
东华理工大学测绘工程学院
出处
《江西科学》
2021年第1期31-34,58,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41861062,41401526)
江西省高等学校教学改革研究课题(JXJG-18-6-11)
东华理工大学教学改革研究课题(DHJG-07-15)。
文摘
DEM插值指利用已知的采样点数据重构整个区域的三维结构。其中DEM插值方法的选取是当前DEM快速生成的研究热点之一。选取具有代表性的地貌数据进行实验。首先,利用布料模拟滤波将SfM与SGM技术生成的密集点云过滤出地面点;其次,利用简单克里金插值算法、自然邻域插值算法、不规则三角网、径向神经网络4种方法重构DEM;最后,将平均绝对误差及均方根误差作为本文的精度评价指标。试验表明,耦合布料模拟滤波算法和径向神经网络的方法相比于传统方法,其平均绝对误差及均方根误差分别提高了0.11 m和0.28 m,适用于低空摄影测量DEM快速生成。
关键词
数字高程模型
径向神经网络
布料模拟滤波
密集匹配
Keywords
digital elevation model
radial basis function neural network
cloth simulation filtering
dense matching
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究
罗辉
何海清
徐
献
聪
《江西科学》
2021
1
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职称材料
2
耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究
徐
献
聪
何海清
罗辉
严椰丽
李长城
钱宽
凌梦云
《江西科学》
2021
0
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