公路沥青路面现场病害智能识别与分级检测研究

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摘要

针对传统人工检测效率低、主观性强的缺陷，研究设计了适用于复杂现场环境的沥青路面病害智能识别与分级系统。通过改进深度卷积神经网络，融合多尺度特征与注意力机制，实现对裂缝、坑槽等四类病害的像素级精确分割；结合工程规范建立量化分级指标体系与自动决策算法，形成“识别-量化-评级”技术闭环。试验验证表明，模型平均交并比达 85.3% ，分级结果与专家评估的Kappa一致性系数为0.89，显著优于传统方法。（剩余7077字）

试读结束

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