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
- Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố gây khó khăn trong việc học kĩ năng nghe của sinh viên không chuyên tiếng Anh tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
- Phương pháp thuyết trình tiếng Nhật và hiệu quả trong học tập tiếng Nhật của sinh viên ngành ngôn ngữ Nhật
- Tìm hiểu một số lỗi ngứ pháp tiếng Việt của sinh viên Trung Quốc qua các bài viết luận
- Sự chuyển hóa ý nghĩa của từ vị giác 咸 (hàm) trong tiếng Hán và “mặn” trong tiếng Việt
- Đặc trưng văn hóa – dân tộc của thành ngữ Tày có các thành tố chỉ bộ phận cơ thể biểu thị trí tuệ của con người