典型文献
基于三维智能路面检测系统识别沉陷病害的方法研究
文献摘要：
为提高沉陷病害检出率从而保障道路运营安全,研究了针对沉陷病害的识别方法.根据实际情况,与人工识别沉陷方法进行对比,分别分析了坑槽、井盖、车辙对检测结果的影响.利用三角位移和激光测距原理得到路面纵断面高程曲线,先从高程曲线中筛选出-10 mm以下范围数据,然后剔除通过基于神经网络算法的人工智能技术识别出的坑槽、井盖以及通过多维度特征参数提取的车辙路段,剩余-10 mm以下范围路段数据即为沉陷病害,试验结果表明:该识别路面沉陷病害的方法较好,效率高,准确性好,对轻、重度沉陷的识别准确率分别达到70％、80％.
文献关键词：
纵断面高程;三角位移;激光测距;神经网络算法;多维度特征
中图分类号：
作者姓名：
陈梦月;孔海望;吴迪
作者机构：
广东建科交通工程质量检测中心有限公司 广州510765
文献出处：
引用格式：
[1]陈梦月;孔海望;吴迪-.基于三维智能路面检测系统识别沉陷病害的方法研究)[J].广东土木与建筑,2022(05):15-18
A类：
纵断面高程
B类：
路面检测,系统识别,沉陷,运营安全,人工识别,坑槽,井盖,车辙,三角位移,激光测距,测距原理,理得,神经网络算法,技术识别,多维度特征,特征参数提取,路段,即为,识别准确率
AB值：
0.27729
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