基于YOLOX?MobileNetV3模型的路面病害智能識別研究

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摘要：目前處理探地雷達（GroundPenetrating Radar，GPR）數(shù)據(jù)主要依賴于人工，容易造成病害識別誤判、漏判率大、速度慢等問題，因此GPR智能目標(biāo)識別已成為近幾年的研究熱點。本文提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的YOLOX?MobileNetV3模型來實現(xiàn)路面病害自動識別，利用三維數(shù)據(jù)的高信息量和深度學(xué)習(xí)智能提取特征的優(yōu)勢，實現(xiàn)路面病害的智能化識別。（剩余9214字）