高速公路浅层隐藏缺陷的模式识别技术应用研究

• 作者: 吴国防 焦东宏 王一帆
• 来源期刊: 福建质量管理
• 关键词: 探地雷达 隐藏缺陷 特征提取 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 质量管理
• 页码范围: 145-146
• 页数: 2页
• 字数: 2192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9604.2019.05.110

摘要

本文针对高速公路浅层隐藏缺陷对公路路面结构疲劳寿命及过往车辆的安全影响,利用模式识别技术对隐层缺陷的探地雷达图像进行滤波去噪等预处理,采用支持向量机(SVM)算法对不同缺陷的缺陷特征进行学习分类,并通过SMO改进SVM,提高算法的运算效率和识别结果的正确率.通过仿真结果与实际高速公路工程取芯检测结果相对比,二者表现出了较好的一致性,具有一定的理论研究和工程实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴国防		2	0	0.0	0.0
2	焦东宏		4	5	2.0	2.0
3	王一帆		3	2	1.0	1.0