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基于图像增强和U-Net的道路缺陷检测研究-时代汽车2025年21期

基于图像增强和U-Net的道路缺陷检测研究

作者:钱登锁 韩林轩 丁传仓 黄伟国 字体:      

摘 要:随着交通基础设施的迅速发展,道路缺陷的及时检测对保障行车安全与道路维护具有重要意义。然而,在复杂环境条件下传统图像分割方法精度不足。为此,文章提出一种融合图像增强与深度学习的道路缺陷检测方法。首(试读)...

时代汽车

2025年第21期