摘要
一种采用数字孪生技术的路面裂缝实时检测与分类方法,属于城市智能运营维护技术领域。为了对路面裂缝实时检测与分类,本发明对采集的图像矩阵进行图像质量增强处理,得到质量增强的图像矩阵;对质量增强的图像矩阵进行图像像素更新,得到像素更新的图像矩阵,保存为像素更新的路面图像;挑选出全部包括裂缝、剥落、坑槽、拥包病害的图像,进行标注,得到用于路面裂缝实时检测的数据集;构建一种综合多模型特征的路面裂缝快速识别方法;基于一种综合多模型特征的路面裂缝快速识别方法构建道路数字孪生模型;基于得到的道路数字孪生模型,建立路面路面裂缝分类方法。本发明提高道路修复的针对性和有效性,延长道路使用寿命,减少道路维护的总成本。
技术关键词
深度学习模型
路面裂缝
多模型特征
数字孪生技术
数字孪生模型
分类方法
矩阵
快速识别方法
图像
神经网络单元
误差反向传播
像素
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三维模型
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三维模型
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数字孪生模型
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深度学习模型
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