Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Ultra-compact, high-Q silicon microdisk reflectors.

Optics express·2012
Same author

Refractive stability after phaco-DSAEK.

Ophthalmology·2012
Same author

Parathyroid hormone-related protein activates Wnt signaling to specify the embryonic mammary mesenchyme.

Development (Cambridge, England)·2012
Same author

Synthesis of a precursor tripeptide Z-Asp-Val-Tyr-OH of thymopentin by chemo-enzymatic method.

Preparative biochemistry & biotechnology·2012
Same author

The calcineurin-NFAT pathway allows for urokinase receptor-mediated beta3 integrin signaling to cause podocyte injury.

Journal of molecular medicine (Berlin, Germany)·2012
Same author

Giant spinal cord ependymoma with CSF spread.

Neurology·2012

相关实验视频

Updated: Jul 23, 2025

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images
12:45

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images

Published on: August 31, 2022

2.9K

基于图像处理的地铁道裂检测系统

Xiaofeng Liu1, Zenglin Hong1,2, Wei Shi3,4

  • 1School of Land Engineering, Chang'an University, Xi'an 710054, China.

Sensors (Basel, Switzerland)
|July 14, 2023
PubMed
概括

探测道裂对于基础设施安全至关重要. 使用图像处理和深度卷积网络 (Alexnet) 的新深度学习方法显著提高了地铁道中裂识别的准确性,提高了维护和防止事故.

关键词:
亚历克斯网算法 亚历克斯网算法裂纹检测 裂纹检测 裂纹检测图像处理是图像处理的过程.地铁道中的地铁道.

更多相关视频

Mechanoluminescent Visualization of Crack Propagation for Joint Evaluation
04:58

Mechanoluminescent Visualization of Crack Propagation for Joint Evaluation

Published on: January 6, 2023

2.3K
Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines
08:27

Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines

Published on: January 5, 2024

1.2K

相关实验视频

Last Updated: Jul 23, 2025

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images
12:45

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images

Published on: August 31, 2022

2.9K
Mechanoluminescent Visualization of Crack Propagation for Joint Evaluation
04:58

Mechanoluminescent Visualization of Crack Propagation for Joint Evaluation

Published on: January 6, 2023

2.3K
Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines
08:27

Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines

Published on: January 5, 2024

1.2K

科学领域:

  • 土木工程 土木工程是指土木工程.
  • 计算机科学 计算机科学
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 城市铁路交通建设正在增加,导致更多的道疾病.
  • 裂是道维护的主要问题,影响使用寿命和安全.
  • 及时有效地检测裂对于道管理至关重要.

研究的目的:

  • 分析道裂检测系统的设计和结构.
  • 通过图像处理和深度学习提出一种用于裂识别和特征检测的新方法.
  • 评估深层卷积网络在复杂道图像中检测裂的有效性.

主要方法:

  • 图像处理技术用于分析道图像.
  • 一个深度卷积网络,特别是单拍多盒检测器 (SSD) 架构,已被开发用于对象检测.
  • 拟议的方法将图像特征与深度学习模型集成在一起.
  • 支持矢量机 (SVM) 和Alexnet深卷积神经网络被用于比较分析.

主要成果:

  • 亚历克斯网深层卷积神经网络实现了高精度,测试集精度达到96.7%,训练集精度达到97.5%.
  • 相比之下,支持矢量机 (SVM) 实现了88%的测试集精度和87.8%的训练集精度.
  • 与SVM相比,深度卷积网络在裂检测方面表现优越.

结论:

  • 提出的基于深度学习的算法,利用图像处理和深度卷积网络,对于检测地铁道的裂非常有效.
  • 这种先进的方法为复杂的道环境提供了更好的准确性和适用性.
  • 这些发现支持采用深度学习来提高道维护和安全.