基于YOLOX‑MobileNetV3模型的路面病害智能识别研究

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摘要：目前处理探地雷达（GroundPenetrating Radar，GPR）数据主要依赖于人工，容易造成病害识别误判、漏判率大、速度慢等问题，因此GPR智能目标识别已成为近几年的研究热点。本文提出基于卷积神经网络中的YOLOX‑MobileNetV3模型来实现路面病害自动识别，利用三维数据的高信息量和深度学习智能提取特征的优势，实现路面病害的智能化识别。（剩余9214字）

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