2023年MathorCup大数据竞赛赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 论文2

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使用图像和 RGB-D 数据检测路面上的坑洼

本文介绍了提交给SHREC 2022进行评估的方法 跟踪道路路面上的坑洼和裂缝检测。共 7 条 比较路面语义分割的不同运行， 6 来自参与者加一个基线方法。所有方法都利用深度 使用相同的环境测试学习技术及其性能 （即：单个 Jupyter 笔记本）。一个训练集，由 3836 个语义组成 分割图像/掩模对和 797 个 RGB-D 视频剪辑收集 向参与者提供了最新的深度摄像机。这些方法是 然后在验证集中的 496 个图像/掩模对上评估，在 504 在测试集中配对，最后在 8 个视频剪辑上配对。结果分析 基于图像分割和定性的定量指标 视频剪辑分析。参与和结果表明， 场景非常有趣，并且RGB-D数据的使用仍然 在这种情况下具有挑战性。