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
- Ảnh hưởng của cường độ bê tông đến ứng xử cắt của dầm cao bê tông sợi thép
- Phân tích tĩnh tấm FGM có vi bọt rỗng trên nền đàn hồi dưới tác dụng tải trọng cơ học, nhiệt độ và độ ẩm theo lý thuyết biến dạng cắt bậc nhất
- Phân tích dao động của tấm Sandwich Nano Graphene đàn hồi-điện-từ đặt trên nền đàn hồi Winkler-Pasternak
- Đặc điểm cường độ đất yếu gia cố bằng các loại tro xỉ khác nhau
- Ảnh hưởng đồng thời của cốt liệu lớn tái chế và tỷ lệ nước/xi măng đến cường độ chịu nén và mô đun đàn hồi của bê tông cốt liệu tái chế