Detectarea automată a distrugerii pavajului/drumului asfaltat

• detectarea cu fermitate a fisurilor, gropilor și crapaturilor
• identificați cat de intactă este infrastructura
• reducerea cantității umane de muncă
• accelerarea procesului de inspecție
• reduce costurile

DATE FURNIZATE:

• Hărți de încredere: imaginea cu aceeași dimensiune ca imaginea de intrare, în care fiecare pixel stochează o valoare de probabilitate a apartenenței la o clasă de primejdie sau la o suprafață de drum intactă.
• Axe aliniate: rezultatele sunt salvate ca fișiere XML în format PASCAL VOC (formatul utilizat de ImageNet).
• Distress-grid: rezultatele sunt salvate ca fișiere XML definite de Asociația de Cercetare a Drumurilor și Transporturilor (FGSV) și de Institutul Federal German de Cercetare (BASt). Această opțiune de iesire necesită imagini de intrare care respectă regulamentele FGSV și BASt.

Tehnici de auto-învățare / tehnici de învățare a mașinilor inteligente „Desigur, pot fi detectate și alte trăsături de primejdie. Aceasta necesită doar un pas de formare în prim plan. „

Cum să obțineți detectarea distorsiunilor pe asfalt, pavaj pregătite pentru învățare profundă?

O abordare sistematică cu scanerul de profile de pavaj/drumuri asfaltate cu Scanner Profile Pavaje si Drumuri