数学建模讲解
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2023年MathorCup大数据竞赛A题基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 思路论文代码

国外相关论文,持续更新

自主道路裂缝和坑洼检测

随着自动驾驶汽车和自主机器人的出现，势在必行 检测裂缝和坑洼等道路损伤并执行必要的操作 规避操作，以确保机上乘客或设备的流畅旅程。 我们提出了一种完全自主的实时道路裂缝和坑洼检测 可以部署在任何基于 GPU 的传统处理板上的算法 与关联的摄像机。该方法基于深度神经网络 使用纹理和空间检测裂缝和坑洼的建筑 特征。我们还提出了确保实时性的预处理方法 性能。该方法的新颖之处在于使用基于纹理的功能 以区分裂缝表面和健全的道路。该方法执行 在较大的视点变化、背景噪点、阴影和遮挡方面都很好。这 该系统的有效性显示在标准道路裂缝数据集上

2023年MathorCup大数据竞赛A题基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 思路论文代码_第1张图片

2023年MathorCup大数据竞赛A题基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 思路论文代码_第2张图片

赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别:坑洼道路检测和识别是一种计算机视觉任务，旨在通过数宇图像(通常是地表坑洼图像）识别出存在坑洼的道路。这对于地质勘探、航天科学和自然文害等领域的研究和应用具有重要意义。例

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