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
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kỹ thuật kết cấu: Tổng quan định lượng về xu hướng nghiên cứu, phương pháp học máy và các thách thức hiện nay
- Nghiên cứu tính khả thi của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát triển các ứng dụng trắc địa bản đồ cơ bản
- Nhận diện và đánh giá rủi ro kỹ thuật trong giai đoạn đầu tư và khai thác các dự án đường cao tốc tại Việt Nam
- Đề xuất gói công việc (WP) mẫu phục vụ lập kế hoạch và quản lý quá trình thi công nhà bê tông cốt thép
- Hiệu quả quản lý chi phí thi công của nhà thầu xây dựng công nghiệp: Nghiên cứu các nhân tố liên quan tại một doanh nghiệp Việt Nam