摘要
本发明涉及人工智能技术领域,具体为一种基于人工智能的路面质量检测方法及装置,包括以下步骤:获取路面影像与荷载数据,经边缘检测提取裂缝边界坐标,计算位移差得到裂缝分布,结合时间计算延展速率并加权分析方向差异,识别缺陷演化参数,交叉耦合计算稳定性与环境敏感系数,结合荷载波动判定劣化类型,经支持向量机分类比较阈值计算缺陷等级,输出路面整体质量结果,本发明中,通过提取裂缝边界位移差结合时间计算延展速率,量化不同时段扩展动态,角度差值变异识别演化方向差异,耦合延展速率与方向一致性刻画稳定性,引入环境敏感性与荷载波动联动计算呈现外界作用关联,基于参数与阈值差异完成等级划分实现动态分级识别缺陷发展规律。
技术关键词
缺陷分布状态
动态关联分析
路面缺陷
路面裂缝
支持向量机分类
坐标点
图像采集设备
速率
波动特征
边缘检测算法
索引
指标
识别缺陷
序列
影像采集模块
数据
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路面裂缝图像
标签特征
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直方图均衡化算法
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引导控制方法
支持向量机分类
运动
路径规划算法
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电池安全监控方法
支持向量机分类算法
量子态
生成对抗网络
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轻量级卷积神经网络
眼动轨迹
指数算法
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路面裂缝识别方法
全局平均池化
RANSAC算法
分支
视角