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
- Đề xuất mô hình dự báo lưu lượng giao thông cho dự án có đường chính và đường song hành ở Việt Nam
- Gia cường mặt đường bê tông nhựa bằng lưới địa kỹ thuật : kinh nghiệm quốc tế và khuyến nghị nghiên cứu cho Việt Nam
- Mô phỏng số dòng xoáy qua cụm trụ cầu đặt nối tiếp tại số Reynolds thấp
- Nghiên cứu chế tạo vữa Geopolymer thân thiện môi trường từ tro bay và xỉ lò cao nghiền mịn
- Nghiên cứu ứng dụng mô-đun “Fast Rolling Stock” trong phần mềm RM bridge để xác định các thông số động lực học kết cấu cầu đường sắt tốc độ cao





