电子技术杂志社

摘要：阐述通过对比分析传统机器学习、神经网络以及深度学习的病害图像识别技术路径，并结合某路段PCI评估显示的严重病害问题，提出融合半监督学习与显著性检测的裂纹检测方法。实验结果表明，与SegNet、DeepCrack等全监督模型相比，该方法检测准确高，可为智慧道路养护提供技术支持。

关键词： 计算机视觉;神经网络;道路缺陷检测;

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 公路与水路运输;计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.41;U418