基於深度學習及圖像處理的瀝青路面裂縫檢測方法研究 尹超 9787523511695 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：科學技術文獻
物品所在地：中國大陸
原出版社：科學技術文獻
NT$248
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202403*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於深度學習及圖像處理的瀝青路面裂縫檢測方法研究 ISBN：9787523511695 出版社：科學技術文獻 著編譯者：尹超 頁數：139 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1638525 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書共分為數據集的構建、圖像分類模型、目標檢測模型、裂縫分割提取、裂縫實際特徵參數計算、裂縫檢測系統的構建等章節。對於瀝青路面裂縫檢測工作，提出了「篩分裂縫圖像、裂縫錨框定位、裂縫分割提取、裂縫參數獲取」的檢測方法，並通過建立瀝青路面裂縫檢測系統實現了瀝青路面裂縫的自動化檢測。作者簡介 尹超（1987—），男，漢族，中共黨員，2015年6月獲長安大學工學博士學位，現為山東理工大學建築工程與空間信息學院副教授、碩士生導師、檢測中心主任，具備跨學科研究背景，主持國家自然科學基金項目1項（基於三維激光掃描的山區公路邊坡災害變形監測與危險性評價方法研究，51808327）、省部級縱向項目3項，其他項目4項，以第一作者或通信作者身份在國內外重要學術期刊上發表學術論文20餘篇，其中SCI／EI檢索17篇。目錄 第一章 緒論一、研究背景及意義 二、國內外研究現狀 （一）路面裂縫檢測技術研究現狀 （二）深度學習及圖像處理技術的研究現狀 三、研究現狀總結 四、主要研究工作及章節安排 五、技術路線圖 第二章 數據集的構建 一、瀝青路面裂縫類型 二、圖像採集 （一）路面圖像採集方式 （二）圖像採集記錄 三、圖像增廣 四、圖像標註 五、本章小結 第三章 圖像分類模型 一、圖像分類模型選取 （一）經典圖像分類模型 （二）圖像識別模型對比 二、GoogLeNet改進方案 三、改進GoogLeNet模型結構 （一）實驗參數及評價指標 （二）正交實驗設計 （三）改進GoogLeNet結構圖 四、改進GoogLeNet模型測試 五、本章小結 第四章 目標檢測模型 一、經典目標檢測模型 （一）兩階段目標檢測模型 （二）一階段目標檢測模型 二、改進YOLOv5 （一）實驗參數及評價指標 （二）錨框改進 （三）注意力機制 （四）損失函數 三、改進YOLOv5s測試 四、GoogLeNet+YOL0v5s 五、本章小結 第五章 裂縫分割提取 一、瀝青路面裂縫圖像常見雜訊 二、圖像灰度化 三、直方圖均衡化 四、圖像灰度變換 （一）圖像灰度線性變換 （二）圖像灰度非線性變換 （三）圖像灰度分段線性變換 五、圖像平滑濾波 （一）均值濾波 （二）高斯濾波 （三）中值濾波 六、圖像二值化 （一）全局闞值法 （二）局部闕值法 七、裂縫區域提取 （一）數學形態學方法 （二）裂縫區域提取方法 八、裂縫實際特徵參數計算 （一）裂縫實際面積計算 （二）裂縫實際寬度計算 （三）裂縫實際長度計算 （四）網狀裂縫塊度計算 九、圖像處理示例 十、本章小結 第六章 裂縫檢測系統的構建 一、系統開發環境 二、系統設計 三、系統具體應用界面 四、裂縫檢測系統實際應用 （一）路面裂縫破損率評估 （二）系統應用 五、本章小結 第七章 總結與展望 一、研究總結 二、主要創新點 三、問題展望 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
