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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的沥青路面裂缝分类识别方法,通过依据不同宽度与形状裂缝的修补策略不同,将道路裂缝分类,对样本图片做相应标记并预处理,训练搭建好的卷积神经网络,运用训练好的卷积神经网络分类出图片裂缝信息,依据裂缝宽度和形状划分裂缝严重等级,按照预先的分类的方式将图像中的裂缝信息自动分类出来,并且进行严重等级划分,不仅提高了裂缝识别的效率,而且极大的方便了道路养护与维修工作,利用卷积神经网络算法作为分类器对道路裂缝进行分类;卷积神经网络是分层神经网络,由卷积层和采样层交替组成,能够隐式的从训练数据中学习特征,对于无规律、无显著特征的裂缝做分类时,具有较大优势。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710495290.5 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的沥青路面裂缝分类识别方法 |
申请日: | 2017-06-26 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市南二环中段33号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 网络 网络传输 卷积神经网络 沥青路面搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |