基于深度学习的市政道路病害识别与分类方法研究

ETQM

Engineering Technology and Quality Management

2995-31702992-9806

Art and Technology

10.61369/ETQM.6673

Article

基于深度学习的市政道路病害识别与分类方法研究https://artdesignp.com/journal/ETQM/2/8/10.61369/ETQM.6673赵浩宇

2024

2024-08-20

在我国经济快速发展和城市化进程加快的背景下，市政道路作为经济发展的关键要素，其质量和数量都得到了显著提升。然而，随着交通量的增加，一些道路的路基和路面出现了高发病率的病害现象，这严重影响了人们的出行安全。本文深入探讨了市政道路的常见病害类型及其成因，如路面开裂、坑洼、龟裂等。为了确保道路的安全和畅通，需要对市政道路病害进行迅速而精确的识别与分类。本章还举例介绍了在病害识别中应用的方法—— 探坑法。可以以此方法统计各测试位置的病害情况，作为整个调查区域的病害测试结果。市政道路,病害识别,病害分类,深度学习

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