[发明专利]一种基于卷积神经网络与3D打印修补技术的路面病害识别与修补方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202110582120.7 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113269751A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 宋修广;张营超;吴建清;庄培芝;郭少华;皮任东;张宏博;岳红亚 | 申请（专利权）人： | 山东大学;山东大学苏州研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/16;E01C23/06;E01F9/608 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250002 山东省济南市市*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络与3D打印修补技术的路面病害识别与修补方法、系统、设备及介质，包括步骤如下：(1)训练改进后的YOLO V3的网络模型；(2)通过训练好的YOLO V3的网络模型进行智能路面病害识别；(3)根据步骤(2)获取的路面病害识别结果，使用3D打印修补技术对病害进行修补。本发明可以完成道路病害的识别、定位、自动修复等过程，具有自动化程度高、安全性好、经济性好的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 打印 修补 技术 路面 病害 识别 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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