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专利名称：一种基于卷积神经网络的多尺度轻量化道路路面检
测方法
专利类型：发明专利
发明人：侯越,李秋晗,王俊涛,杨湛宁,彭勃,陈逸涵,曹丹丹申请号：CN201911384987.0申请日：20191228公开号：CN111311538A公开日：20200619
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的多尺度轻量化道路路面检测方法，基于VGG和Xception的设计思路，设计了一种全新的CNN结构，MobileCrack，应用于路面裂缝的自动识别。主要结构为堆叠的Core Module和全局平均池化层。具体实施步骤为：使用人工方法对原始破损路面进行采集；批量裁剪、人工标定、数据增强、数据集制作、基于卷积神经网络模型建立即CNN构架——MobileCrack；训练与测试，将处理好的路面数据训练集输入到搭建的神经网络中进行训练，并且做准确度、灵敏度分析。本方法能够根据图像尺度变化调节网络结构，提升其对于多尺度图像的适应性和分类精度。且为MobileCrack的结构提供了相当的灵活度，能够自由地在准确度、运行时间和储存大小三者间进行权衡。
申请人：北京工业大学
地址：100124 北京市朝阳区平乐园100号
国籍：CN
代理机构：北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人：沈波
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