公开(公告)号：CN116448773A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310720748.8

申请日：2023-06-19

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李家乐 ,  杨迎建 ,  王雪菲

IPC: G01N21/88 ,  G01P15/02 ,  G01H17/00 ,  E01C23/01 ,  G06V20/56 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明为一种图像‑振动特征融合的路面病害检测方法及系统，该检测方法搭建了基于振动加速度和图像的数据库，以输入振动加速度信号与调整后的路面病害的图像为输入，以病害类型为输出建立路面病害识别模型实现路面病害的图像特征与振动加速度特征的融合，同时使用深度学习对路面病害的振动加速度信号与图像进行特征融合，对路面病害识别并量化，提高路面病害检测的效率与准确率。通过多源数据的融合，降低单一数据下外界干扰对路面病害量化结果的影响，能够提高路面病害量化的计算精度。

公开(公告)号：CN116448773B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310720748.8

申请日：2023-06-19

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李家乐 ,  杨迎建 ,  王雪菲

IPC: G01N21/88 ,  G01P15/02 ,  G01H17/00 ,  E01C23/01 ,  G06V20/56 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明为一种图像‑振动特征融合的路面病害检测方法及系统，该检测方法搭建了基于振动加速度和图像的数据库，以输入振动加速度信号与调整后的路面病害的图像为输入，以病害类型为输出建立路面病害识别模型实现路面病害的图像特征与振动加速度特征的融合，同时使用深度学习对路面病害的振动加速度信号与图像进行特征融合，对路面病害识别并量化，提高路面病害检测的效率与准确率。通过多源数据的融合，降低单一数据下外界干扰对路面病害量化结果的影响，能够提高路面病害量化的计算精度。