基于改进ResNet的路面状态识别算法.docxVIP

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2025-01-12 发布于湖南
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基于改进ResNet的路面状态识别算法.docx

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基于改进ResNet的路面状态识别算法

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

路面状态识别算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1路面状态识别的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2路面状态识别方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3基于深度学习的路面状态识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

改进ResNet算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1ResNet原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2改进ResNet结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2.1残差连接模块改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.2激活函数改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.3正则化策略改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

数据集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1路面状态数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.2数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.3数据归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

改进ResNet算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1算法实现流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2硬件与软件环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3算法参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2.1路面状态识别准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2.2算法收敛速度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.2.3模型复杂度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.3结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.内容描述

本文旨在探讨一种基于改进ResNet的路面状态识别算法，旨在提高路面状态检测的准确性和效率。随着我国城市化进程的加快，道路养护和管理的重要性日益凸显。传统的路面状态检测方法往往依赖于人工巡检，这不仅效率低下，且受环境因素影响较大。为此，本文提出了一种基于深度学习的路面状态识别算法，通过对现有ResNet网络结构的改进，实现对路面裂缝、坑洼、磨损等常见病害的自动识别和分类。

本论文内容主要包括以下几个方面：

路面状态识别问题的背景和意义介绍，阐述深度学习技术在路面状态检测中的应用前景。

对现有ResNet网络结构进行分析，指出其在路面状态识别任务中的局限性，并提出相应的改进策略。

详细描述改进