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
转载
2024-08-21 09:25:48
75阅读
# 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
130阅读
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
转载
2022-10-18 13:11:11
440阅读
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
1108阅读
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
转载
2023-08-29 21:44:46
197阅读
基于迁移学习的无重神经网络在柏油路路面破损检测中的应用20190115 IJAERS摘要：本文提出了一种解决道路路面破损自动检测问题的方法，即更精确地检测路面上的坑洞。为此，建议的解决方案使用一个称为wisard的无重神经网络来决定道路图像是否有任何类型的裂缝。此外，所提出的架构也显示了使用迁移学习如何能够提高决策系统的整体准确性。作为研究的一个验证步骤，利用巴西托坎蒂斯联邦大学街道上的图像进行了
转载
2023-12-15 19:39:58
203阅读
在现代城市中，道路完好与否直接影响着交通的畅通和居民的日常生活。然而，传统的道路破损检测方法往往效率低下且人工成本高，因此基于深度学习的自动化道路破损检测算法逐渐受到关注。本文将以复盘记录的形式，深入探讨解决“基于深度学习的道路破损检测算法研究”问题的各个步骤。
---
## 背景描述
随着智能交通系统的发展，如何高效、精准地检测道路破损已成为亟待解决的问题。传统方法依赖人工检测，不仅耗时费
一、公路路面裂缝成因分析1、建筑材料问题导致公路路面裂缝公路裂缝的成因很多其中最为主要的一个因素就是施工材料不达标。一方面在施工过程中由于相关部门或者相关人员由于过分追求经济利益才用了一部分不合格的材料,大大降低了工程的施工质量直接导致了裂缝问题的发生。在此基础之上由于在进行了压实工作之后的水泥密度通常很难达到其实际需要所以将会对水泥自身的稳定性造成极为不利的影响。使得路面逐渐产生基层
转载
2023-11-13 13:56:43
138阅读
识别道路坑洼的深度学习模型：一种系统化的解决方案
在智能交通和道路维护的发展中，识别道路坑洼显得尤为重要。正确识别出道路坑洼，不仅能提升交通安全，还能有效减少车主的维护成本，并提高道路使用寿命。随着深度学习技术的迅速发展，各种自动识别系统应运而生。然而，在实施过程中，我们面临了一些挑战，促使我们进行深入分析和解决。
### 问题背景
近年来，随着智能交通的不断推进，识别道路坑洼的问题愈发引起
一、SVM介绍分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。怎么寻找距
⛄ 内容介绍人类文明的发展离不开信息的传递.文字一直是人们传递信息的一个重要媒介,承载着记录人类文明的重要使命.随着科技的发展,积累的文字信息日益增多,有效的存储和利用这些文字信息成为一个亟待解决的问题.光学字符识别的出现为这一问题提供了解决方法.手写体数字识别是光学字符识别的重要分支,因其在金融,邮政,医疗,交通,教育等领域中广泛的应用而日益被重视.目前,已有多种手写体数字识别算法,但都很难满足
在这个数字化时代，基于深度学习的道路坑洼检测技术正逐渐成为提高城市基础设施检测效率的关键手段。它利用计算机视觉及深度学习算法，能够自动识别道路上的坑洼，提高检测的准确性和效率。本文将带您深入探讨如何实现这一技术，包括不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等方面。
### 版本对比
为了更好地理解与选择合适的框架，我们首先对比了几个主要版本的特性差异。这将帮助您选择适
最佳 开源 人脸识别算法 每周，我都会统计数字并听取嗡嗡声，以在Opensource.com上为您带来本周最常阅读的文章。 这是本周的前5名：2014年12月15日至19日。 一周前五篇文章 5.《 国家地理》将开源带到了旷野 罗宾·穆伊维克（Robin Muilwijk ）在本文中采访了莎阿·塞尔伯（ Shah Selbe） ，内容涉及他作为国家地理探险家的工作，他使用开源技术在全球范围内绘制图
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文 http://url.cn/5tnTl9p 《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》，给出了一整套完整的车牌识别系统设计，着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用，其性能优于目前主流的商业系统，1、车辆信息提供不充足，仅凭车辆号牌基础数据分析
# 如何实现基于深度学习的道路破损检测论文
## 一、整体流程
首先，让我们用表格展示整个实现“基于深度学习的道路破损检测论文”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据集准备 |
| 2 | 模型选择与搭建 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 结果分析 |
## 二、具体步骤
### 1. 数据集准备
在进行道路
原创
2024-02-19 05:24:26
147阅读
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到...
转载
2021-07-29 09:53:07
3674阅读
转自：https
转载
2022-02-13 13:10:47
1329阅读
AI顶会AAAI开幕在即，入选论文悉数披露。今日介绍10篇论文，来自腾讯旗下视觉研发平台腾讯优图，涉及数学速算批改、视频识别、语义分割等技术领域，跨越识别、交通、教育和医疗等场景，是腾讯优图最新研发成果。作为人工智能领域最悠久、涵盖内容最广泛的学术会议之一，AAAI会议的论文内容涉及AI和机器学习所有领域，关注的传统主题包括但不限于自然语言处理、深度学习等，同时大会还关注跨技术领域主题，如AI+行
# 基于深度学习的车牌识别
## 引言
随着智能交通系统的快速发展，车牌识别技术在自动收费、交通监控和停车管理等领域得到了越来越广泛的应用。传统的车牌识别方法通常依赖于手工特征提取和模型设计，但这些方法在复杂背景和不同光照条件下的性能往往不尽人意。近年来，深度学习技术的快速发展为车牌识别提供了新的解决方案，显著提高了识别效率和准确率。
## 深度学习简介
深度学习是一种基于人工神经网络的机
# 基于深度学习的姿态识别
## 引言
姿态识别是计算机视觉和深度学习中的一个重要研究领域，它涉及到对人体姿态进行检测和分析。随着深度学习技术的迅猛发展，我们得以通过算法处理复杂的姿态数据，从而在医疗、体育、娱乐等多个领域中发挥重要作用。在本文中，我们将介绍基于深度学习的姿态识别的基本原理，并用 Python 和 TensorFlow 举例展示如何实现简单的姿态识别模型。
## 姿态识别的基
