30、基于特征选择与分类算法的路面病害检测研究

最新推荐文章于 2025-10-23 08:45:00 发布

脚滑的狐狸160

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分类专栏：智能公路：AI赋能养护文章标签：路面病害检测特征选择分类算法

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基于特征选择与分类算法的路面病害检测研究

1. 最终特征向量的确定

在特征选择过程中，依据新提出的方法，对每个特征与主要特征、检测失败情况以及图像特征与主要特征（包括裂缝类型）之间的关系进行了全面审查。研究使用了包含 2160 张图像的数据库，图像的主要特征如下表所示：

特征	良好	病害	剥落	纵向	横向	对角	块状	疲劳	复杂	坑洞
数量（N）	903	1257	576	249	303	132	177	171	120	114
路面损坏率（Dr）	—	—	0.46	0.20	0.24	0.11	0.14	0.14

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脚滑的狐狸160

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14、深度学习在建筑与公路路面病害检测中的应用

beta5的博客

10-26

本文综述了深度学习在建筑与公路路面病害检测中的最新研究进展，涵盖裂缝检测的前沿技术如自监督结构学习网络和鲸鱼优化算法（WOA），并系统分析了基于深度学习的路面与建筑物裂缝检测方法。文章总结了多种CNN模型在不同场景下的应用效果及其局限性，探讨了深度学习与探地雷达（GPR）融合检测的技术优势与流程。最后指出当前研究普遍受限于数据库规模，并展望未来应发展面向大规模数据、多类型病害识别与集成化分析的综合解决方案，推动智能基础设施健康监测的发展。

13、彩色图像增强与路面病害自动识别的研究与实践

d6e7f8的博客

06-22

本文研究了彩色图像增强和路面病害自动识别的方法与实践。在彩色图像增强方面，通过将图像分割为窗口并采用不同的排序方法进行处理，结合方差(VAR)、局部对比度(CIR)和颜色增强因子(CEF)等指标评估增强效果。实验结果表明，使用直方图信息的排序方法以及位混合(BM)在增强效果上表现较好。在路面病害自动识别方面，基于Kinect设备采集三维点云数据，并利用机器学习技术生成分类模型，实现了对裂缝和坑洼等病害的自动检测和分类。该研究为道路维护提供了一种高效且经济的解决方案，同时在医学图像、遥感图像和数字摄影等领域也

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基于图像处理的路面裂缝检测系统设计与研究

yl624624的博客

08-19

5606

基于MATLAB的路面裂缝检测系统设计与研究一、课题背景及研究目的随着社会经济的不断发展，道路交通在国民经济和人民生活中起的作用愈发显著，交通已成为人们日常出行和我国经济建设中重要的基础设施之一，是体现一个地区经济发展的关键和标志。在所有的交通形式中，道路交通是与人们生活出行密切相关的，并且最能体现一个国家的经济实力和综合国力的就是其道路交通的发展状况同。近几十年来，世界范围内各国公路特别是...

基于yolov8的道路病害检测系统

QQ_1309399183的博客

01-05

1016

基于yolov8的道路病害检测系统

从机器视觉角度进行公路路面病害检测

ZQ51camera的博客

04-16

1088

公路路面病害检测的机器视觉组件，该组件集相机、激光、防护、同步、控制为一体，可以在各种交通应用场景下提供长时间稳定可靠的视觉图像。

道路病害检测中的视觉分析解决方案

yangbisheng1121的博客

08-15

1413

随着城市化进程的加速，道路交通系统的健康与安全成为了城市管理的核心任务之一。然而，由于道路长期暴露在各种自然和人为因素下，诸如裂缝、坑槽、车辙等道路病害频繁出现。这些问题不仅影响交通安全，还会增加道路维护的成本。因此，如何高效、精准地检测和评估道路病害成为了一个迫切需要解决的难题。传统的人工检测方法不仅费时费力，且受主观判断影响较大。针对这一问题，利用视觉分析技术进行道路病害检测逐渐成为行业的新方向。

入坑路面病害检测需了解相关内容之--路面病害数据

博客内容均来自于团队成员长期以来在科研道路中的心得体会与经验总结，难免存在疏漏或偏差，欢迎大家分享，交流，探讨与指正

09-14

3293

一个过来人的建议是，多分析一下自己的数据，通过这些年的科研积累，我发现每一份数据都有它自己的特点，从特点出发，找到发文章的点，不要正面去和这些大牛们硬刚，多去思考一下你能解决什么样的工程问题，解决问题的工程意义在哪里。这时候就有同学要问了为什么不用检测框进行标注，而要用掩膜图像呢，如果你仔细查看文献的话你会发现一个东西叫PCI指数，它用来表示道路完好程度，那么用来计算PCI的参数其中一项就是裂缝的长宽，请问检测框如何准确获取裂缝的长宽呢？下面的章节中我给大家，简单介绍一下路面病害数据集的一些相关的内容。

沥青路面裂缝的目标检测与图像分类任务

Jacknbv的博客

05-02

1327

文章采用了一种基于网格分类和基于框的检测（GCBD），其中基于网格分类的部分主要用于对裂缝区域进行细粒度划分，同时进行分类和检测

YOLO11实战第043期-基于yolo11的街景影像路面病害检测实战-数据集&源码&系统

深度学习算法工程师，专注于前沿算法研究与实战应用。在这里，我将分享深度学习领域的实战经验、优质数据集资源以及最新论文解读与精度分析，旨在与广大技术爱好者共同探索人工智能的奥秘，助力技术成长与创新。

10-23

1730

通过这条曲线，用户可以评估模型的检测能力，分析模型在不同阈值下对真实目标的检测是否全面。通过这条曲线，可以评估模型在目标检测任务中的整体性能，并找到合适的置信度阈值，以在精确率和召回率之间做出最佳平衡。PR曲线越接近右上角，模型性能越好，曲线下方的面积越大，说明模型在不同置信度下的。：图像采集于不同季节、天气（晴天、阴天）与光照条件（强光、弱光），且道路损坏在图像中尺度差异显著（如龟裂面积最大达图像50%，坑槽多小于0.5%），增加模型检测难度，更贴近实际应用场景。），它展示了不同置信度下的召回率。

基于改进YOLOv5算法的路面病害检测模型设计源码

04-23

本文所提到的“基于改进YOLOv5算法的路面病害检测模型设计源码”，是一个完整的软件项目，它不仅提供了用于路面病害检测的深度学习模型，还包含了完整的开发和运行环境配置。通过这个项目，开发者可以搭建一套能够...

基于CNN的高速公路路面浅层病害的自动识别算法研究.docx

07-06

本研究的意义重大，它不仅能够通过自动识别的方式解决GPR数据解释的多解性问题，还可以将该系统与高速公路路面病害识别系统相结合，深入探究路面病害与路面浅层病害之间的关系及其产生的机理。这项研究的应用将极大...

基于Matlab的路面裂缝识别算法研究

04-20

本文主要探讨了基于Matlab的路面裂缝识别算法，这一领域对于高速公路路面病害养护和管理具有重要意义。随着自动化技术的发展，路面裂缝的自动检测技术已成为关键，而算法的精确度直接决定了检测效果。针对路面裂缝...

Robotstudio传送链动态跟踪技术[代码]

最新发布

11-24

本文详细介绍了ABB公司推出的Robotstudio离线编程与仿真软件在传送链动态跟踪技术中的应用。文章围绕机器人对传送带上动态工件的精准识别与加工，系统讲解了动态目标识别、路径规划、同步控制与安全策略等核心技术。通过Solution2配置文件和实操视频，帮助用户掌握从仿真设计到实际部署的完整流程。内容涵盖Robotstudio基础功能、工作单元构建、动态目标识别技术实现、机器人路径规划与轨迹控制、安全策略配置与碰撞检测，以及Solution2项目文件结构与工程交付流程。适用于工业自动化与机器人开发领域的工程师和技术人员，为其提供了一套完整的传送链跟踪技术解决方案。

Redis安全漏洞全解析[项目源码]

11-24

本文详细解析了Redis未授权访问漏洞的成因、影响版本及防御措施，包括主从复制原理分析与本地靶场实战。文章首先介绍了Redis的基本概念和特点，随后深入探讨了未授权访问漏洞的成因、影响版本及防御措施。接着，详细讲解了在CentOS 7上部署Redis的步骤，包括安装准备、下载安装、服务管理和防火墙配置。文章还提供了Redis未授权访问漏洞的验证方法和演示，包括定时任务、SSH公钥写入和Web目录shell写入等利用方式。此外，还介绍了Redis主从复制机制、持久化与主从复制的关系，以及单机模拟Redis主从复制的步骤。最后，文章通过Vulfocus靶场实战演练，展示了Redis Lua沙盒绕过命令执行(CVE-2022-0543)和Redis未授权访问漏洞的利用方法。

分布式微服务企业级系统设计与实现(源码+论文)

11-24

分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计，提供整套公共微服务模块，包括集中权限管理（支持单点登录）、内容管理、支付中心、用户管理（支持第三方登录）、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪，确保高可用性和可扩展性，适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。该系统使用Java作为主要编程语言，结合Spring框架实现依赖注入和事务管理，SpringMVC处理Web请求，MyBatis进行数据持久化操作，Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构，设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式，以提高代码复用性和系统稳定性。应用场景广泛，可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域，帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文，适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考，提供实践案例和技术文档，助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。【版权说明】源码来源于网络，遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文，包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。

STM32H743 IAP UART升级[项目源码]

11-24

本文详细介绍了基于STM32H743ZIT6微控制器的IAP（在应用编程）实现方法，通过UART接口进行固件在线升级。内容涵盖STM32H7系列内存架构解析（包括ITCM、DTCM、AXI SRAM等区域特性与地址分配）、Flash擦写操作流程（解锁-擦除-写入-上锁）、Bootloader与APP程序的设计与配置（包括MPU、RCC、串口等模块初始化），以及完整的代码实现与操作步骤。重点分析了如何通过串口接收二进制文件并写入指定Flash区域，实现安全可靠的固件更新机制，适用于工业现场设备远程升级场景。

FPGA滑动平均滤波器[可运行源码]

11-24

本文详细介绍了FPGA数字信号处理中的滑动平均滤波器及其在ASK解调系统中的应用。文章首先解释了ASK解调系统中判决门限的选择问题，指出2ASK和4ASK信号需要获取直流分量作为判决门限。随后，重点阐述了滑动平均滤波器的原理，包括其频率响应与CIC滤波器的一致性，并提供了256点滑动平均滤波器的FPGA实现代码。代码展示了如何使用寄存器移位存储数据并计算均值，同时讨论了综合器优化代码的作用。最后，文章通过仿真结果验证了滑动平均滤波器在2ASK和4ASK解调中的有效性，并指出了初始阶段数据不足可能带来的误差问题。

单纯形法MATLAB实现[项目源码]

11-24

本文详细介绍了单纯形法在MATLAB中的实现过程，包括约束矩阵A、矩阵B和系数矩阵C的输入，以及通过松弛变量矩阵的拼接和主元消去等步骤进行最优解的计算。文章还提供了完整的MATLAB代码示例，展示了如何通过迭代变换逐步逼近最优解，并最终输出最优解和最优值。代码中包含了详细的注释和输出格式规范，便于读者理解和应用。

2024年Python必备库[代码]

11-24

本文介绍了2024年Python开发者必备的20个重要库，涵盖了图形处理、数据库操作、网络开发、数学计算、数据可视化、游戏开发等多个领域。其中详细列举了Pillow、SQLAlchemy、BeautifulSoup、Twisted、NumPy、SciPy、matplotlib、Pygame、Pyglet、pyQT、pyGtk、Scapy、pywin32等库的特点和用途。此外，文章还提供了Python学习路线、开发工具、视频教程、实战案例、练习题和面试资料等资源，帮助开发者系统学习Python并提升技能。

基于机器学习的路面病害检测概述

09-10

基于机器学习的路面病害检测是将机器学习算法应用于路面病害检测的一种方法。路面病害是指路面上的裂缝、坑洼、龟裂等损坏，这些病害如果得不到及时发现和修补，会对交通安全和行车舒适度产生很大的影响。基于机器...