内容提供者
基于改进的全卷积神经网络的路面裂缝分割技术.pptx
2024-10-09
20金币
4.5MB
26页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共26页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于改进的全卷积神经网络的路面裂缝分割技术.pptx
,目录PartOnePartTwo全卷积神经网络的基本概念全卷积神经网络在路面裂缝分割中的应用全卷积神经网络的优势与局限性PartThree改进的必要性改进方案改进后的全卷积神经网络结构改进后的全卷积神经网络的性能评估PartFour路面裂缝的分类与特征路面裂缝分割的难点与挑战基于全卷积神经网络的路面裂缝分割流程路面裂缝分割的效果评估PartFive数据集介绍实验设置与参数调整实验结果展示结果分析PartSix本文工作总结对未来研究的建议与展望THANKS
2024-10-09
20
4.5MB
基于U型全卷积神经网络的路面裂缝检测.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWOU型全卷积神经网络的基本结构U型全卷积神经网络的特点和优势U型全卷积神经网络在路面裂缝检测中的应用PARTTHREE路面裂缝检测的重要性传统路面裂缝检测方法基于深度学习的路面裂缝检测方法PARTFOUR数据预处理网络模型构建训练和优化路面裂缝检测实验结果和分析PARTFIVE面临的挑战未来发展方向结合其他技术的可能性PARTSIX对U型全卷积神经网络在路面裂缝检测中的评价对未来研究的建议和展望THANKYOU
2024-10-06
20
1KB
基于卷积神经网络的路面裂缝检测.docx
基于卷积神经网络的路面裂缝检测基于卷积神经网络的路面裂缝检测摘要：路面裂缝是指路面表面的开裂痕迹，对交通安全和路面使用寿命有重要影响。因此，准确、高效地检测和评估路面裂缝是维护公路交通运行的重要任务。本论文基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的方法来检测路面裂缝，通过对路面图像进行特征学习和裂缝检测，实现了自动、准确的裂缝识别。关键词：卷积神经网络，路面裂缝检测，特征学习1.引言：随着交通网络的发展，公路交通得到了极大的改善和扩展。然而，长期的使用和自然环境的影
2024-10-23
5
11KB
基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法.docx
基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法摘要：桥梁是现代城市交通运输的重要组成部分，其安全性直接关系到人民群众生命财产安全。桥梁裂缝的分割和测量是桥梁检测与维护的重要环节。本文提出了基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法，该方法通过训练全卷积神经网络来实现桥梁裂缝的自动分割和测量，具有高效、准确的特点。1.引言随着桥梁的使用年限增长，裂缝问题日益严重，因此及时分割和测量桥梁裂缝对于预防事故和维护桥梁安全至关重要。传统的裂缝检测方法通常需要人工参与，耗时费力且
2024-10-23
5
11KB
基于深度卷积神经网络的路面裂缝提取算法.docx
基于深度卷积神经网络的路面裂缝提取算法基于深度卷积神经网络的路面裂缝提取算法摘要:路面裂缝是道路维护中的重要问题之一。准确快速地检测和提取路面裂缝对于道路维护和管理具有重要的意义。而基于深度卷积神经网络的路面裂缝提取算法可以自动化地完成这一任务。本文提出了一种基于深度卷积神经网络的路面裂缝提取算法。首先，对道路图像进行数据预处理，包括去噪、亮度调整等。然后，采用深度卷积神经网络对预处理后的图像进行训练。最后，通过在测试集上进行检测和评估，证明了该算法的有效性和准确性。引言:路面裂缝是道路结构的一种常见病害
2024-10-27
5
10KB