[发明专利]一种道路缺陷识别模型训练用数据集获取方法在审
| 申请号： | 202311018934.3 | 申请日： | 2023-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN116821398A | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 刘君;李静林;邹思思;李永 | 申请（专利权）人： | 新唐信通（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06N3/0464;G06N3/096;G06T7/00;G06V10/26;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06F16/583 |
| 代理公司： | 北京君有知识产权代理事务所(普通合伙) 11630 | 代理人： | 焦丽雅 |
| 地址： | 100041 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种道路缺陷识别模型训练用数据集获取方法，涉及道路工程领域，包括采集历史图像数据，进行图像分割以形成缺陷单元图像，并对其进行聚类，形成基础道路缺陷的第一数据集；然后，根据预设规则将基础缺陷组合，形成组合道路缺陷，并将其与历史图像比对，根据相似度大小，将其纳入第二或第三数据集。在训练模型时，首先使用第一数据集进行训练，然后基于前一数据集的训练结果，采用迁移学习方式使用第二和第三数据集进行进一步训练。本发明方法提高了识别的准确性和模型的泛化能力，能有效识别各种未出现过的道路缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 道路 缺陷 识别 模型 训练 数据 获取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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