基于混合密度因子的路面破损自动识别研究

• 作者: 严新平 张雪 肖旺新
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 路面破损自动检测 模式识别 特征提取 混合密度因子
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 19-26
• 页数: 8页
• 分类号: U416.2|TP391.41
• 字数: 5440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2005.02.004

摘要

路面破损分类成为限制路面破损自动检测的普及和发展的重要因素.本文在已提出的破损密度因子算法的基础上,进一步设计出了混合密度因子,得到一种基于图像子块分布特征的路面破损识别算法.通过仿真,验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性,并选择了另外一种路面破损分类算法来进行神经网络仿真对比.神经网络的训练样本是两组,测试样本也是两组,进行了四次仿真对比.四次仿真结果都显示混合密度因子算法有很高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪	嘉应学院计算机系	3	56	3.0	3.0