MATLAB的基于深度学习的裂纹图像识别

GPT_code

于 2023-12-08 22:29:52 发布

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文章标签：计算机视觉人工智能 matlab 图像处理

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本文介绍了使用MATLAB图形图像处理工具箱对道路缺陷图像进行预处理、分割和特征提取，采用梯度倒数加权滤波和随机游动分割方法，同时利用SqueezeNet进行二分类。通过Grad-CAM展示了深度学习决策背后的原因。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MATLAB基于深度学习的裂纹图像识别

1 概述

道路缺陷的类别包括路面结构性破损和功能性破损，而路面结构性破损是最常见的，

可以细分为龟裂、块裂、网裂、纵裂和横裂。研究和设计一套道路缺陷检测技术，开发高效、快速、准确的道路缺陷自动识别系统具有重要的理论和现实意义。虽然基于数字图像处理的路面破损检测和识别技术在国外已经有所发展，但是由于路面图像的复杂特性，数字图像处理算法仍在研究。

本文针对附件所提供的道路缺陷图像，运用 MATLAB 图形图像处理工具箱进行图形处理，包括图像

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