基于深度学习的路面坑洞检测是一个使公路维护更高效和准确的重要技术。利用先进的深度学习算法，我们可以自动检测、识别并定位路面坑洞，确保交通安全，提升城市基础设施的维护管理效率。接下来，我将详细介绍如何通过具体的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、预防措施以及监控告警来保障这个深度学习项目的稳定性。
### 备份策略
在处理大规模数据时，备份是至关重要的一环。我们需要确保所有的模型、数据
本文主要介绍如何使用YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。
翻译
2022-08-06 00:30:27
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导读本文主要介绍如何使用 YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
背景介绍
高速行驶时，道路上的坑洼会变得非常危险。当汽车或车辆的驾驶员无法从远处看到坑洼并及时刹车或将汽车快速驶离时，情况更是如此。后面的动作对其他司机也同样危险。但是，如果我们使用深度学习和目标检测来检测前方远处的坑
原创
2022-10-18 15:30:51
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# 基于深度学习的道路损坏检测
道路损坏是城市维护的一个重要问题。传统的道路损坏检测方法通常需要大量的人力和时间，且效果有限。随着深度学习的发展，基于深度学习的道路损坏检测方法逐渐成为了研究的热点。
## 深度学习在道路损坏检测中的应用
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑的神经网络结构，从大量的数据中进行学习和训练，以实现对复杂问题的解决。在道路损坏检测中，深度学习的主要应用是通过图
原创
2023-07-31 06:05:48
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1.简介道路基础设施是一项重要的公共资
原创
2021-07-15 13:35:12
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1.简介道路基础设施是一项重要的公共资产，因为它有助于经济发展和增长，同时带来重要的社会效益。路面检查主要基于人类的视觉观察和使用昂贵机器的定量分析。这些方法的最佳替代方案是智能探测器，它使用记录的图像或视频来检测损坏情况。除了道路INFR一个结构，道路破损检测器也将在自主驾驶汽车，以检测他们的方式有些坑洼或其他干扰，尽量避免他们有用。2.数据集本项目中使用的数据集是从这里收集的。该数据集包含不同
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2022-10-18 13:11:11
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总分 205分T1 100分T2 95分T3 10分 T1：题目描述春春是一名道路工程师，负责铺设一条长度为 铺设道路的主要工作是填平下陷的地表。整段道路可以看作是 春春每天可以选择一段连续区间春春希望你能帮他设计一种方案，可以在最短的时间内将整段道路的下陷深度都变为 输入格式输入文件包含两行，第一行包含一个整
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2023-11-13 09:21:56
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前言 现代的车道线检测的主要做法是将车道检测视为像素分割的问题，这样做很难解决具有挑战性的场景和速度问题。受到human perception的启发，即严重遮挡和极端光照条件下的车道识别主要基于背景信息和全局信息。作者提出一种新颖、简单而有效的方式，旨在实现极快的速度和具有挑战性的场景。作者将车道检测的过程看作是一个使用全局特征的基于行的选择问题，在全局特征上使用一个大的接受
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2023-08-29 21:44:46
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沥青路面压实度检测方法 无论是南方还是北方，大部分的高速公路路面都采用沥青路面，由于好多路面未达到设计寿命就已损坏，路面的使用质量和使用寿命较普通，达不到应有的水平。当然主要的原因之一是沥青路面施工过程监管不到位，还有一部分原因是后期不当的路面检测方法所致。 根据《公路路基路面现场测试规程》规定，检测沥青路面压实度检测的方法共有4种： 1、钻芯取样法。以施工法规规定的
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2023-11-28 07:31:02
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# 深度学习检测车辆损坏
随着科技的飞速发展，深度学习已经成为了计算机视觉领域的一项重要技术。特别是在车辆损坏检测中，深度学习能够自动识别车身的各类损伤，极大地提高了检测效率和准确性。本文将通过一个简单的示例讲解如何利用深度学习进行车辆损坏检测。
## 检测流程
在进行车辆损坏检测时，整体流程可以分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] -
引言路面裂缝检测是维护道路质量和延长道路寿命的重要手段。传统的检测方法往往费时费力且易受人为因素影响。为了提高检测
原创
2024-07-30 11:49:07
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基于opencv检测路面状况
原创
2021-07-19 10:55:10
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本文为atsec和作者技术共享类文章，旨在共同探讨信息安全业界的相关话题。转载请注明：atsec和作者名称。 PCI标准及其应用的现状分析 atsec 刘岩 2007年12月 关键词：PCI、QSA、支付卡、信息安全 2007年是支付卡产业安全标准委员会（PCI SSC：Payment card industry Security Standards Council）在世界范围内推行PCI数据安全
以前简单看过车道线检测思路，现在看到比较详细文章，以后系统学习。深度学习检测车道线(一) Opencv4图像分割和识别实战课程-车道线检测相关理论知识点-计算机...第九章:车道线检测 1. 车道线检测相关理论知识点 [ 27:19 ]最近在用深度学习的方法进行车道线检测，现总结如下： 目前，对于车道线检测的方法主要分为两大类，一是基于传统机器视觉的方法，二是基于深度
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2024-08-21 09:25:48
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本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤。为了测试这种方法，我们使用了我们制作的RTK数据集。
路面分类
该数据集[1]包含用低成本相机拍摄的图像，以及新兴国家常见的场景，其中包含未铺砌的道路和坑洼。路面类型是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息。除了乘客舒适度和车辆维护以外，它还涉及每个人的安全。我们可以通过[2]中的简单卷积神经网络（CNN）结构来实现。
在这种方法
原创
2021-06-24 11:54:33
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一、系统架构设计 1. 功能模块划分 graph TD A[图像采集] --> B[预处理模块] B --> C[裂缝检测引擎] C --> D[特征提取] D --> E[分类识别] E --> F[结果可视化] F --> G[数据存储] 2. 硬件配置建议 模块 推荐配置 性能指标 图像采集 ...
作者:林善茂状态检测防火墙是目前使用最广泛的防火墙，用来防护黑客攻击。但是，随着专门针对应用层的Web攻击现象的增多，在攻击防护中，状态检测防火墙的有效性越来越低。 设计状态检测防火墙时，并没有专门针对Web应用程序攻击，为了适应不断增长的Web应用程序的威胁，新一代的深度检测防火墙出现了。本文先介绍了防火墙技术的演变过程，然后介绍了深度检测技术的四个基本特征。1、防火墙技术的演变过程 防火
# 基于深度学习的棋盘检测
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教会你如何实现基于深度学习的棋盘检测。深度学习是一种强大的机器学习技术，可以用来解决各种问题，包括图像识别。我们将使用深度学习模型来检测棋盘，并标记出棋盘的位置。
本文将按照以下步骤进行:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据收集 | 收集包含棋盘的图像数据 |
| 2. 数据预处理 | 对图像数
原创
2023-08-12 09:54:08
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K-近邻算法（KNN）K-nearest neighbor K-近邻算法 nearest 相近的 neighbor 邻居 如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪 个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问 题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格
目录01 前言02 数据集准备1. 收集蔬果图像2. 数据集划分——训练集、测试集和验证集3.蔬果数据集标记4. 创建VOC数据集03 模型训练1. 上载自建VOC数据集2. 运行环境调节：GPU3. 下载预训练模型和训练脚本4. 模型训练5. 模型格式转换6. 使用TensorRT进行实时目标检测
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2024-09-05 08:20:06
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