基于机器学习的高速公路水泥混凝土路面裂缝检测方法

李凌志; 陈勇

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基于机器学习的高速公路水泥混凝土路面裂缝检测方法

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以金丽温高速公路东延工程为例,采用机器学习方法对高速公路水泥混凝土路面裂缝进行检测。采用自助采样的机器学习方法,从大量摄影照片中提取关键照片,引入估计偏差,确定检测数据集和原始数据集的分布情况,得出混凝土路面产生裂缝的主要原因。抽取裂隙样本,经灰度处理后,采用K均值聚类算法获得最优聚类结果,由此区分裂隙类像素和背景类像素。结果表明,该方法能较好地显示裂缝的检测结果,最大检测精度为0.98,能较准确地检测出路基裂缝。

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来源
《建筑技术》 |2023年第7期|808-811|共4页
作者
李凌志; 陈勇;
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作者单位

温州金丽温高速公路东延线有限公司;

中交一公局集团有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
机器学习; 高速公路; 路面裂缝; K均值聚类算法; 水泥混凝土;

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