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
- Khảo sát trình trạng dây thần kinh mặt che khuất đế xương bàn đạp trên CT scan ứng dụng trong phẫu thuật điều trị xốp xơ tai
- Đánh giá hiệu quả lọc máu liên tục trong điều trị suy đa tạng do sốc nhiễm khuẩn tại khoa Hồi sức Tích cực Bệnh viện Đa khoa tỉnh Hà Tĩnh
- Đặc điểm lâm sàng và tình trạng chảy máu sau nhổ răng ở bệnh nhân sử dụng thuốc kháng kết tập tiểu cầu tại Bệnh viện Đa khoa Bà Rịa
- So sánh kích thước diện bám mâm chày của dây chằng chéo trước trên MRI và thực tế
- Mối liên quan giữa chỉ số bệnh lý phối hợp c-harlson và tử vong ngày thứ 28 ở bệnh nhân mắc hội chứng suy hô hấp cấp tiến triển





