摘要
本发明公开了一种基于图像识别的路面病害智能诊断方法,涉及路面病害诊断技术领域,在目标路面区域部署图像采集设备和路面监测传感器,以获取多源路面数据;对多源路面数据进行预处理,并进行特征提取,获得路面特征序列;基于深度学习算法结合路面特征序列学习不同病害类型的特征,构建病害识别分类模型,识别不同类型的路面病害。本发明通过高清摄像头和图像处理技术,能够快速、准确地识别裂缝、坑槽、车辙等多种病害类型,并且结合深度学习算法,可以自动提取病害特征,实现道路病害的高精度识别,显著提高病害检测效率,减少人工干预,为道路养护提供更及时、准确的数据支持。
技术关键词
智能诊断方法
路面特征
监测传感器
图像采集设备
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高风险
深度学习算法
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数据处理中心
序列
路面图像特征
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