[发明专利]基于深度学习的道路裂纹检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210909472.3 | 申请日： | 2022-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN115273009A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 徐向阳;杨浩;赵勉 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/22;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 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深度学习的道路裂纹检测方法及系统，方法包括预处理目标道路的照片得到预测集，预处理已有裂纹的图片得到训练集；构建包括特征提取结构、区域建议生成结构和分类回归结构的深度卷积神经网络模型，使用训练集训练网络模型得到训练完成的网络模型；将预测集输入所述训练完成的网络模型得到道路裂纹检测结果；系统包括数据采集模块和智能检测模块，数据采集模块采集目标道路的照片；智能检测模块根据采集到的目标道路的照片得到道路裂纹检测结果。本发明可以实现自动识别，提高检测效率和精确度、适用于不同裂纹情况的道路。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 道路 裂纹 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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