Classification of asphalt pavement crack severity using gradient boosting machine and image processing techniques = Phân loại vết nứt mặt đường sử dụng mô hình học máy tăng cường và các kỹ thuật xử lý ảnh
Tác giả: Hoang Nhat Duc, Tran Van Duc, Nguyen Quoc Lam, Pham Quang Nhat
Số trang:
P. 80-89
Số phát hành:
Số 04(65)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Asphalt pavement, crack severity, image processing, machine learning
Chủ đề:
Engineering Technologies
Tóm tắt:
This study puts forward an innovative approach for not only detecting cracks but also recognizing their severity. Herein, the severity of a crack object is characterized by its width. Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) has been employed to categorize pavement surface into five labels: non-crack, sealed crack, minor crack, moderate crack, and severe crack. The model construction of the LightGBM requires a set of feature extractors, including steerable filters, projection integrals, and image texture analyses.
Tạp chí liên quan
- Nghiên cứu khả năng chống oxy hóa của thiamine (vitamin B1) bằng phương pháp phiếm hàm mật độ (DFT)
- Bàn về những điểm mới của Bộ luật Hình sự 2015 sửa đổi, bổ sung năm 2017 về hình phạt tử hình
- Quá trình công nghiệp hóa ở Nhật Bản dưới thời Minh Trị (1868 - 1912) và một số gợi mở cho công cuộc đổi mới của Việt Nam hiện nay
- Hoàn thiện pháp luật về lao động là người khuyết tật ở Việt Nam hiện nay
- Một số bất cập của pháp luật về trách nhiệm bồi thường thiệt hại khi doanh nghiệp gây ô nhiễm môi trường