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
- Phân hạng nguy hiểm cháy và cháy nổ cho nhà sản xuất có nguy cơ nổ bụi tại Việt Nam
- Ảnh hưởng của đường quan hệ lực cắt - chuyển vị ngang của gối cách chấn đa lớp đến hiệu quả giảm chấn của nhà cách chấn đáy có kết cấu tường gạch
- Ảnh hưởng của sườn đứng đến khả năng chịu nén đúng tâm của khối xây bằng gạch đất không nung
- Nguyên nhân phá hủy bề mặt gạch tháp Khương Mỹ và giải pháp hạn chế hư hỏng gạch phục chế, sử dụng gia cường khối xây tháp trong môi trường biển
- Nghiên cứu ứng dụng thí điểm cát nhiễm mặn làm cốt liệu cho kết cấu bê tông cốt thép