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本发明公开了一种基于栈稀疏自编码深度学习的路面裂缝检测方法，首先采用高精度CCD相机和激光照明设备在车辆行驶时获取路面图像；接着计算裂缝各向异性特征值对图像进行子块预分类，抽取裂缝子块训练集；然后对栈稀疏自编码模型进行参数训练，将深度学习模型与分类器级联再次微调训练；模型训练完成后用于裂缝图像子块识别；利用格式塔空间理论对整幅裂缝图像进行去噪和衔接；最后根据检测出的裂缝结果进行相关统计，为公路维护提供依据。本发明具有较高的检测精度，对于不同纹理的路面拥有良好的适应性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113066041 A
(43)申请公布日
2021.07.02
(21)申请号 20191
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