基于深度学习的公路施工宏观状态快速评估 |
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引用本文: | 李圣明,刘亚萍,明洋,孙杰.基于深度学习的公路施工宏观状态快速评估[J].工程勘察,2023(6):55-60. |
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作者姓名: | 李圣明 刘亚萍 明洋 孙杰 |
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作者单位: | 1. 中交第二公路勘察设计研究院有限公司;2. 中国地质大学(武汉)信息工程学院 |
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基金项目: | 武汉市科技计划项目(2019030703011506); |
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摘 要: | 高速公路是重要的基础建设项目,针对传统公路施工状态评估效率低下问题,本文提出一种基于深度学习的施工状态快速评估方法。选取高分辨率无人机影像进行实验,首先根据施工状态对目标进行标注与切分,制作深度学习数据集,输入DeepLabV3深度学习网络中进行训练,构建出施工状态分类模型,进而对研究区进行分类。两个研究区的实验证明,本文方法状态识别精度优于同类方法,基于本文方法能够实现公路施工宏观状态准确快速评估。
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关 键 词: | 施工状态 DeepLabV3 监督分类 遥感影像分类 工程进度评估 |
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