基于增强卷积神经网络的路面裂纹检测

• 作者: 李奂谌
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 裂纹检测 图像处理
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 54-56
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 1923字
• 语种: 中文

摘要

为了提高路面裂纹检测的效率以及精度, 将增强卷积神经网络引入路面裂纹图像识别中.首先, 采用线性灰度变换对原始图像进行预处理, 减少噪声对识别的影响.接着经过结构设计, 算法训练以及实验样本测试几个步骤后, 建立了路面裂纹识别模型.最终通过在Matlab实验显示, 建立的识别模型能够有效地对路面裂纹进行识别, 识别率可达92.8％.实验结果表明相比于其他算法, 本算法具有效率高、结果准确等优势, 能够满足工程需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李奂谌	安徽理工大学电气与信息工程学院	2	0	0.0	0.0