摘要
本申请公开了一种路面内部病害图像识别方法,基于随机森林算法原理以及路面内部病害数据集生成多套路面内部病害的识别权重系数,并建立病害的判别及过滤规则;此外,在深度学习网络对路面内部病害识别结果的基础上,增加canny边缘算法,突出病害位置与其周围在雷达图谱上的差异性,从而提高路面内部病害识别的准确率;结合实际识别结果分析,本方法可进一步提高路面内部病害的识别准确性,其准确率约为95%。
技术关键词
病害图像识别方法
权重模型
人工神经网络模型
幅值
路面
深度学习网络模型
裂缝病害
路段
数据
边缘算法
病害特征
雷达
算法原理
人工标记
注意力机制
随机森林
切片
桥梁
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人工神经网络训练
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人工神经网络模型
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