隨著國家公路網的不斷建成,公路養(yǎng)護的需求與日俱增,正成為我國公路安全和民生發(fā)展的重要保障。路面破損狀況檢測是公路養(yǎng)護的一項重要工作,及時發(fā)現和維護受損路面不但可以極大地節(jié)約公路養(yǎng)護成本,而且還可以降低道路交通事故的可能性和嚴重性。目前使用激光、雷達等相關傳感器技術的路面破損檢測已經相對成熟,但設備價格高昂且其維護成本不菲,難以規(guī)�；瘧�。采用攝像頭采集的路面破損檢測方法具有成本低、靈活性高和安裝方便等優(yōu)點,但由于路面破損的形態(tài)各異,尺寸大小不一,而且圖像特征易受陰影和光照影響,精確檢測路面破損程度仍然存在著巨大的挑戰(zhàn)。近幾年隨著人工智能在視覺領域的出色表現,基于深度學習的路面破損檢測技術也取得了前所未有的發(fā)展,但現有的視覺路面自動化檢測算法仍存在精度低、計算資源要求高等問題。本文就針對存在的一些問題,展開了廣泛而深入的研究,論文的主要工作和貢獻包括以下幾個方面:1.路面圖像往往由安裝在車內的高分辨率圖像傳感器采用場景透視的方式采集,由于拍攝相機視角的原因,坑槽在路面圖像中的尺寸相對較小,現有的卷積神經網絡在檢測時較難均衡速度和性能之間的關系,本文提出了一種基于位置感知的卷積神經網絡,使... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學浙江省

【文章頁數】：105 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

014-2018年中國公路總里程統(tǒng)計圖[1]

多功能道路檢測車——PathRunnerFigure1-2.PathRunner:Multi-functionpavementdatacollectionvehicle

自動道路分析系統(tǒng)——ARAN9000Figure1-3.ARAN9000:Automaticpavementdistressanalyzer

【參考文獻】：
期刊論文
[1]公路路面快速檢測技術發(fā)展綜述[J]. 張德津,李清泉.  測繪地理信息. 2015(01)
[2]公路路面自動檢測系統(tǒng)發(fā)展綜述[J]. 劉宛予,謝凱,浦昭邦.  中外公路. 2007(02)



本文編號：3313743