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申请/专利权人：河海大学;长沙理工大学;江苏众智路达交通科技有限公司
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247652A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/22;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G01S13/88
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于雷达的路面内部病害三维尺寸构建方法及系统，属于路面内部病害识别技术领域。方法包括：采用三维雷达对沥青路面内部病害展开雷达检测，并将采集到的雷达数据进行预处理；导出处理后的雷达数据，建立路面内部病害训练集和测试集；采用YOLO深度学习模型与波形数据统计学特征相结合的方式实现对路面内部病害的精确识别；依次计算各通道标记框内各点位的能量值，并与标记框内的整体能量平均值进行比较，得到路面内部病害的各通道点数与道数范围；运用线性插值的方式将各通道识别结果进行合并，得到路面内部病害三维尺寸；将得到的三维尺寸根据切片图深度学习识别结果进行优化，从而实现路面内部病害三维尺寸的构建。
主权项：1.一种基于雷达的路面内部病害三维尺寸构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用三维探地雷达对沥青路面内部病害进行无损检测，得到检测数据，并对所述检测数据进行预处理，得到处理数据；所述处理数据包括：波形数据、剖面图图谱数据以及切片图图谱数据；S2、对所述处理数据进行人工筛选、标记，得到结构层间粘结不良病害和结构层内松散病害，对所述结构层间粘结不良病害和所述结构层内松散病害进行划分，得到训练集和测试集；S3、构建识别模型，采用所述训练集对所述识别模型进行训练，并采用所述测试集对所述识别模型进行测试，得到优化后的识别模型，采用优化后的识别模型对待检测数据进行识别，得到路面内部病害三维尺寸。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学;长沙理工大学;江苏众智路达交通科技有限公司 一种基于雷达的路面内部病害三维尺寸构建方法及系统
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