基于优化栈式降噪自动编码器的路面不平度检测?

• 作者: 刘庆华 马焕
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 道路工程 路面不平度 深度学习 降噪自动编码器(DAE)
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 2306-2309,2314
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.09.039

摘要

路面不平度严重影响着路面的使用寿命和乘坐的舒适性,为了根据路面谱密度检测路面平整度,提出了一种根据深度学习思想的优化栈式降噪自动编码器(SDAE)的路面不平度检测方法.以四自由度车辆振动模型为基础,将通过ADAMS仿真得到的汽车质心垂直加速度功率谱和汽车质心俯仰角加速度功率谱为输入样本,并利用优化后的降噪自动编码器对路面进行检测和分类,试验结果表明:基于优化后的栈式降噪自动编码器的路面不平度检测精度高达95.7%,提高了检测的准确率,并改善了传统方法的复杂流程,适用于路面不平度检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘庆华	江苏科技大学计算机科学与技术学院	39	184	8.0	12.0
2	马焕	江苏科技大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0