摘要
本发明公开了一种基于动态权重分配和置信度优化的道路病害检测方法,属于道路病害检测技术领域。该方法包括:通过地面穿透雷达采集原始电磁波信号,构建雷达图谱特征和时频域特征;分别训练基于YOLO的图谱病害检测模型和基于XGBoost的时频域特征识别模型;采用动态权重分配机制融合双模型输出,权重通过贝叶斯更新动态调整;利用信息熵优化预测置信度,通过置信度阈值筛选最终结果。本发明有效提升多模态数据融合的准确性与鲁棒性,适用于道路裂缝、脱空等病害的自动化检测。
技术关键词
动态权重分配
道路病害检测方法
地面穿透雷达
信息熵
车载雷达数据
多模态数据采集
GPS定位信息
空间定位信息
多模态数据融合
权重分配机制
频域特征提取
预测误差
短时傅里叶变换
滑动时间窗口
图谱特征
置信度阈值
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动态推理方法
多模态特征
医疗场景
文本
融合特征
缩宫素注射液
模糊PID控制器
配液
动态权重分配
调节计量泵