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基于路面三維圖像的瀝青路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法:::

基于路面三維圖像的瀝青路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法:::

出版社：中國礦業(yè)大學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-03-01
開本： 24cm 頁數(shù)： 127頁
中 圖 價(jià):¥34.6(7.2折) 定價(jià)  ¥48.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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基于路面三維圖像的瀝青路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法::: 版權(quán)信息

基于路面三維圖像的瀝青路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法::: 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書針對(duì)路面裂縫病害智能識(shí)別無法滿足當(dāng)前實(shí)際工程需求的難題，綜述了國內(nèi)外路面自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，歸納總結(jié)了路面病害智能識(shí)別算法的研究現(xiàn)狀與各類算法存在的不足，圍繞“開發(fā)快速、準(zhǔn)確、有效的瀝青路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法”這一目標(biāo)，對(duì)路面三維圖像進(jìn)行預(yù)處理，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)路面裂縫圖像分類算法，利用可調(diào)式濾波器組合進(jìn)行路面裂縫進(jìn)行提取。

基于路面三維圖像的瀝青路面裂縫自動(dòng)識(shí)別算法::: 目錄

第1章 緒論 1.1 研究背景與意義 1.2 路面檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀 1.3 目前存在的問題 1.4 本書研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線 第2章 路面三維檢測(cè)原理與系統(tǒng)集成機(jī)制 2.1 三維激光檢測(cè)技術(shù)及應(yīng)用 2.2 激光三角成像原理 2.3 公路路面三維檢測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 2.4 公路路面三維檢測(cè)系統(tǒng)硬件集成 2.5 本章小結(jié) 第3章 路面三維圖像預(yù)處理 3.1 引言 3.2 路面圖像處理中常用的降噪算法 3.3 路面三維圖像預(yù)處理算法 3.4 本章小結(jié) 第4章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及算法 4.1 引言 4.2 多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練 4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 4.5 本章小結(jié) 第5章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瀝青路面病害圖像分類 5.1 引言 5.2 路面三維圖像訓(xùn)練庫的建立 5.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面病害圖像分類算法 5.4 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì) 5.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì) 5.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)正交試驗(yàn)結(jié)果分析 5.7 本章小結(jié) 第6章 瀝青路面裂縫病害提取方法 6.1 引言 6.2 基于SMFB的路面裂縫提取 6.3 基于張量投票法的瀝青路面裂縫圖像增強(qiáng) 6.4 裂縫圖像后處理 6.5 試驗(yàn)結(jié)果 6.6 本章小結(jié) 第7章 本書主要結(jié)論及展望 7.1 本書主要結(jié)論 7.2 展望 參考文獻(xiàn)
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