基于OpenCV的路面质量检测的实现

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。在这种方法中，我们对表面类型分类任务使用特定的模型，我们将其定义为以下类别：沥青，已铺设（用于所有其他类型的路面）和未铺设。对于表面质量，我们使用其他三种不同的模型，每种类型的表面都使用一种。这四个模型都具有相同

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

基于OpenCV的路面质量检测的实现

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

热门下载

最新下载