【摘要】：不同的裂縫類型關(guān)系到不同養(yǎng)護策略。SVM在解決小樣本、非線性、高維度問題時具有較大優(yōu)勢,通過采用不同的SVM分類方法和核函數(shù)對常用的數(shù)據(jù)集中的樣本進行分類結(jié)果對比,選取了RBF核函數(shù)和One-against-All的分類方法。但分類結(jié)果仍然滿足不了路面養(yǎng)護要求。由于Adaboost選擇不同的樣本進行訓(xùn)練,改變了訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)分布。每次迭代都會計算得到一個分類效果最佳的弱分類器及其所在總體分類器中的權(quán)重。隨著迭代次數(shù)的增加,最終由弱分類器迭代生成的強分類器的分類誤差最小。提出了SVM-Adaboost分類器動態(tài)的對SVM參數(shù)進行優(yōu)化。試驗結(jié)果表明,應(yīng)用基于SVM-Adaboost的裂縫分類算法對指定樣本進行測試,橫向裂縫準(zhǔn)確率87.48%,縱向裂縫準(zhǔn)確率95.37%,網(wǎng)狀裂縫準(zhǔn)確率94.9%,塊狀裂縫準(zhǔn)確率89.7%。該方法可以提高組合分類器整體的分類精度。
[Abstract]:Different fracture types are related to different maintenance strategies. SVM has great advantages in solving small sample, nonlinear and high dimensional problems. Different SVM classification methods and kernel functions are used to compare the classification results of samples in common data sets. RBF kernel function and One-against-All classification method are selected. However, the classification results still can not meet the requirements of pavement maintenance. Because Adaboost selects different samples for training, the data distribution of training samples is changed. In each iteration, a weak classifier with the best classification effect and its weight in the overall classifier are obtained. With the number of iterations increasing, the classification error of the strong classifier generated by the weak classifier is minimum. The SVM-Adaboost classifier is proposed to dynamically optimize the SVM parameters. The test results show that the accuracy rate of transverse crack is 87.48, longitudinal crack is 95.377.37, net crack is 94.9, block crack is 89.7. This method can improve the whole classification accuracy of the combined classifier.
【作者單位】： 交通運輸部科學(xué)研究院;交通運輸部公路科學(xué)研究院;
【基金】：交通運輸部建設(shè)科技項目(2014318J21060)
【分類號】：TP391.41;U418.66

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本文編號：2191463