基于深度学习技术的路面隐患排查应用与实践

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摘要 随着公路建设事业的快速发展，道路隐患排查管理任务伴随而来，特别是前期建设的一批高速公路已逐步进入中修或大修期，相关管理部门越来越重视道路通行隐患监测数据的收集和分析。为了增强基于机器视觉数字图像处理的道路隐患排查识别效率和准确性，在目标检测技术中引入卷积神经网络CNN算法，快速识别带边界的隐患目标类型、位置和区域，并基于CNN通过隐患目标轮廓网络CCN方法进行定位和提取病害形状。（剩余7279字）

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