一种改进ResNet-50网络结构的路面裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN114677559A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202210253649.9

    申请日:2022-03-15

    Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域,尤其涉及一种改进ResNet‑50网络结构的路面裂缝检测方法,通过移除ResNet‑50网络的全连接层和平均池化层,将混合扩张卷积融入网络后三层中,在第二层与第三层、第三层与第四层、第四层与第五层之间加入空间‑通道注意力机制,并使用多尺度特征融合的方式对提取的特征进行融合形成改进ResNet‑50网络,并使用路面裂缝数据集对改进后的网络模型进行训练获得裂缝检测网络模型,最后使用裂缝检测网络模型进行裂缝分类和严重程度评估,改进的扩张卷积模块可以从更大范围的像素中提取特征,确保网络能获取全局特征信息,多尺度特征融合的方式对提取的特征融合提高了准确率。

    一种基于OD数据的轨迹可视分析方法

    公开(公告)号:CN111367902A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN202010129574.4

    申请日:2020-02-28

    Inventor: 秦红星 周强

    Abstract: 本发明涉及一种基于OD数据的轨迹可视分析方法,属于可视化技术领域。该方法包括以下步骤:S1:消除OD原始数据中的脏数据,将每一个OD流类比成一个单词,根据OD流之间的上下文关系将单词组成句子,通过word2vec模型将语料库训练成词向量;S2:运用t-SNE算法将高维向量映射到二维空间;S3:采用蓝噪采样方法对二维向量做采样S4:对优化数据量后的OD流运用边绑定算法;S5:在地图窗口设计交互手段,对感兴趣区域实现人口流动具体分析。本发明能够在保留语义相关性的同时大量减少OD流绘制时的交叉和重叠,便于分析由OD流表示的人类行为模式。

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