检索结果-南通市图书馆

安阳工学院学报 2024年第2期23卷 92-99页

作者：刘训星宣城职业技术学院信息与财经学院安徽宣城242000

“村村通”工程改善了农民出行条件,但十多年过去路面破损严重,大多需要维修养护,路面裂缝是其中最常见的一种道路破损类型。为提高养护效率,需要对道路裂缝进行准确分类。本研究基于宽残差网络的mix match半监督深度学习模型,用于路面... 详细信息

“村村通”工程改善了农民出行条件,但十多年过去路面破损严重,大多需要维修养护,路面裂缝是其中最常见的一种道路破损类型。为提高养护效率,需要对道路裂缝进行准确分类。本研究基于宽残差网络的mix match半监督深度学习模型,用于路面裂缝识别方法和分类。改进宽残差网络,设计算法mix match,降低数据标注工作量。所提方法仅使用10%的标记数据对路面裂缝识别准确率为91.25%,识别横向裂缝、纵向裂缝和龟裂的F1-score值分别为92.37%、96.20%和90.24%。与传统的VGG16、Res Net50、Alex Net、Mobile Net V3四种模型相比,准确率分别提高了8.08%、0.6%、8.89%、6.97%。实验结果表明,所提方法不仅能够提供路面裂缝的类别信息,减少样本标签标注的工作量,也可直接用于路面状况评价。

关键词：半监督 mix match 残差网络裂缝检测

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