论文摘要
在城市道路的病害体探测方面,国内外普遍使用探地雷达进行检测,在探地雷达成果图像的异常体解释识别中,动辄几十条上千米的测线极大地增加了解释人员的工作时间,对它的判读容易造成人脑疲劳,增大误判率。本文对Google开源的TensorFlow框架下YOLO(you only look once)神经网络模型进行了训练和识别,测试了人工智能下的深度学习对探地雷达数据资料解释的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 马王鹏,王晓东,刘冬
关键词: 探地雷达,神经网络
来源: 测绘通报 2019年S1期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程,公路与水路运输,电信技术
单位: 中煤地下空间科技发展有限公司道路检测分公司,陕西省地理信息工程技术研究中心
分类号: TN957.52;P631.3;U418
DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0516
页码: 72-76
总页数: 5
文件大小: 1756K
下载量: 320
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