tailieunhanh - Mô hình toán học cho bài toán phân loại các khuyết tật mặt đường

Bài viết Mô hình toán học cho bài toán phân loại các khuyết tật mặt đường trình bày mạng nơ-ron tích chập - cấu trúc VGG16 để phân loại các khuyết tật mặt đường, với phương pháp dựa trên đồ thị để tối ưu hóa việc phân đoạn hình ảnh trên hình ảnh khuyết tật mặt đường. | TNU Journal of Science and Technology 227 11 50 - 60 MATHEMATICAL MODEL FOR THE PROBLEM OF CLASSIFICATION OF PAVEMENT DEFECTS Pham Thi Lien1 Tran Thi Tuyet1 Nguyen Quang Hiep1 Nguyen Thi Dung1 Kieu Tuan Dung2 Nguyen Thi Phuong Dung2 1 TNU - University of Information and Communication Technology 2Thuy Loi University ARTICLE INFO ABSTRACT Received 19 3 2022 The road surface defect detection and classification system based on machine learning algorithms is already very advanced and is Revised 24 6 2022 increasingly proving its outstanding advantages. In this paper some Published 04 7 2022 image segmentation algorithms used in practice are presented compared and evaluated. In this study we present the convolution KEYWORDS neural network VGG16 structure to classify pavement defects with a graph-based method to optimize the image segmentation on the Machine learning pavement defect image. This proposed method is intended to overcome Deep learning limitations caused by objective factors such as high sensitivity to data of certain types of light and noise dependence such as defect data of Pavement defect classification the road surface. Three different datasets were collected from the VGG16 Center for Telecommunication and Multimedia INESC TEC - Portugal Features extraction 1200 images Irkutsk city - Russian Federation 800 images and Thai Convolutional Neural Network Nguyen city - Vietnam 550 images . The classification results based on the VGG-16 methods of the datasets in turn are good because the curves have a state closer to 1 than . MÔ HÌNH TOÁN HỌC CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI CÁC KHUYẾT TẬT MẶT ĐƯỜNG Phạm Thị Liên1 Trần Thị Tuyết1 Nguyễn Quang Hiệp1 Nguyễn Thị Dung1 Kiều Tuấn Dũng2 Nguyễn Thị Phương Dung2 1 Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông ĐH Thái Nguyên 2Trường Đại học Thủy lợi THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 19 3 2022 Hệ thống phân loại và phát hiện khuyết tật mặt đường dựa trên thuật toán máy học vốn đã rất tiên tiến và ngày càng chứng tỏ