基于小波神经网络的路面破损识别

被引：4

作者：

肖旺新

张雪

黄卫

机构：

[1] 嘉应学院计算机系

[2] 东南大学计算机系

[3] 东南大学智能运输系统研究(ITS)中心

来源：

上海公路 | 2004年 / 02期

关键词：

公路破损检测; 图象处理; 破损识别; 小波神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

U418 [道路养护与维修];

学科分类号：

摘要：

结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点[1-5]。本文主要研究了小波神经网络在路面破损识别中的应用,并与传统的BP神经网络作了对比。试验结果表明,在相同的训练样本情况下,小波神经网络的精度高于BP神经网络。为开发更为高效的路面破损自动检测系统提供新的思路。

引用

页码：22 / 25+5 +5

页数：5

共 10 条

[1] 沥青路面破损图象特征提取方法研究 [J].

储江伟 ;

初秀民 ;

王荣本 ;

施树明 .

中国图象图形学报, 2003, (10) :110-116

[2] 一种新的小波神经网络结构优化设计方法 [J].

李益国 ;

沈炯 ;

吕震中 .

控制理论与应用, 2003, (03) :329-331+337

[3] 一种改进的前馈神经网络BP学习算法 [J].

刘显德 ;

崔浩然 ;

李盼池 ;

许少华 .

大庆石油学院学报, 2003, (01) :51-54+113

[4] 路面裂缝的自动检测与识别 [J].

高建贞 ;

任明武 ;

唐振民 ;

杨静宇 .

计算机工程, 2003, (02) :149-150

[5] 路面破损图像识别研究进展 [J].

王荣本 ;

王超 ;

初秀民 .

吉林工业大学学报(工学版), 2002, (04) :91-97

[6] 基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型 [J].

李换琴 ;

万百五 ;

不详 .

系统工程 , 2002, (05) :55-58

[7] 路面破损图像几何畸变校正技术研究 [J].

初秀民 ;

王荣本 ;

李斌 ;

郭克友 .

公路交通科技, 2002, (04) :22-26

[8] 路面破损诊断的神经网络方法 [J].

熊和金 .

公路交通科技, 2001, (01) :10-12

[9] 小波神经网络研究进展及展望 [J].

陈哲 ;

冯天瑾 .

青岛海洋大学学报(自然科学版), 1999, (04) :663-668

[10]

神经网络的应用与实现[M]. - 西安电子科技大学出版社 , 焦李成编著, 1993

← 1 →