基于稀疏编码的桥梁路面裂缝分类方法研究
李良福
高小小
孙瑞赟
陆铖
1.陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安,7101192.陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安,7101193.陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安,7101194.陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安,710119
摘要：针对桥梁安全和维护问题,提出了一种基于稀疏编码的桥梁路面裂缝分类方法.该方法从网上随机下载图片数据集作为训练集,减少人工标记的工作量,再用相机采集周围的桥梁路面裂缝图片作为测试集和验证集,针对这些高分辨率图像,采用改进的白化主成分分析进行降维,加速特征学习;针对裂缝图像特点,结合自学习算法,从大量未标识的数据集中提取尺度不变特征,经过改进的稀疏编码表示得到特征字典,并用空间金字塔进行池化;最后用线性支持向量机分类器进行分类.验证结果表明,与其他方法相比,本算法获得的分类准确率更高.
关键词：桥梁路面裂缝分类算法深度学习白化主成分分析尺度不变特征稀疏编码
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61573232)国家自然科学基金(61201434)国家自然科学基金(61401263)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 66-74 )
英文信息