道路病害识别监测系统
2023-03-07 09:02:07 时间
道路病害识别监测系统通过CNN网络深度学习算法,道路病害识别监测系统对巡检车上实时监控道路影像数据进行分析,道路病害识别监测系统输出道路病害裂缝巡检报告并落图展示。在CNN出现之前,对于图像的处理一直都是一个很大的问题,一方面因为图像处理的数据量太大,比如一张512 x 512的灰度图,它的输入参数就已经达到了252144个,更别说1024x1024x3之类的彩色图,这也导致了它的处理成本十分昂贵且效率极低。另一方面,图像在数字化的过程中很难保证原有的特征,这也导致了图像处理的准确率不高。
CNN的开山之作,是LeCun在98年解决手写是数字识别任务时提出的,从那时起CNN的基本架构就定下来了:卷积、池化、全连接层。CNN网络能够很好的解决以上两个问题。对于第一个问题,CNN网络它能够很好的将复杂的问题简单化,将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说,在大部分的场景下,我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中,我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图,我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。
在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此大盛于图像相关领域,主要包括:发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> GoogLeNet -->ResNet --> DenseNet -->ResNeXt ---> EfficientNet。
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