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摘 要:本发明提供了一种基于深度学习的道路破损预警方法,包括以下步骤:S101、构建道路破损数据集,或使用现有公开道路破损数据集:道路破损数据集通过在汽车上安装摄像头,在路面上行驶过程中进行采集,采集得到的图像数据通过人工进行标注,使用标注工具将破损位置框选并进行类型标注;S102、对道路破损数据集中的所有图像预处理,进行双边滤波操作,得到处理后的道路破损数据集;本发明通过在FCB模块和FCP模块中,对其中的卷积层进行部分卷积,和对池化层的改进,可以快速地提取道路破损图像的特征,增强道路破损预警模型处理复杂的道路场景的能力,减少道路破损图像特征冗余,在CSAttention模块中,引入了通道注意力机制,模型简单,运行速度快。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410528401.8 | 专利名称: | 一种基于深度学习的道路破损预警方法 |
申请日: | 2024-04-29 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市东风东路729号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/56搜分类 交通工具搜索 |
公开/公告日: | 2025-02-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118247759B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |