Automatisk upptäckt av trottoarsprickor är en viktig uppgift inom transportunderhåll för förarsäkerhet. Men det är fortfarande en utmanande uppgift på grund av intensitet inhomogenitet av sprickor och komplexitet i bakgrunden, t.ex. den låga kontrasten med omgivande trottoar och möjliga skuggor med liknande intensitet. Inspirerad av den senaste tidens framgångar när det gäller att tillämpa djupinlärning på datorseende och medicinska problem föreslås i detta dokument en metod baserad på djupinlärning för att upptäcka sprickor. Ett övervakat djupt konvolutionellt neuralt nätverk utbildas för att klassificera varje bild patch i de insamlade bilderna. Kvantitativ utvärdering utförd på en datamängd på 500 bilder av storlek 3264 × 2448, insamlade av en billig smarttelefon, visar att de inlärda djupa funktionerna med den föreslagna djuplärande ramen ger överlägsen crack detektion prestanda jämfört med funktioner som extraheras med befintliga hantverksmetoder.
Zhang m.fl. REF använde ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk för att utföra automatisk upptäckt av trottoarsprickor på en datauppsättning av 500 bilder som samlats in av en billig smarttelefon.
Road crack detection using deep convolutional neural network
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}