沥青混合料检测论文
摘要：
本文介绍了一种基于计算机视觉和深度学习的沥青混合料检测方法。该方法采用卷积神经网络(CNN)和多尺度特征提取技术，可以对不同类型的沥青混合料进行实时检测和分类。本文详细介绍了该方法的架构设计、数据预处理、特征提取和模型训练过程。实验结果表明，该方法在实时沥青混合料检测方面具有高效、准确、灵敏等优点，可以广泛应用于道路建设、交通运输等领域。
关键词：沥青混合料；计算机视觉；卷积神经网络；多尺度特征提取；实时检测
1. 引言
道路建设是现代社会的重要产业之一，道路的质量和安全性直接影响着人们的出行和经济发展。沥青混合料是道路建设的主要材料之一，其质量和组成对道路的性能、使用寿命和安全性有着重要的影响。因此，对沥青混合料进行实时检测和分类是道路建设和管理的重要任务。
传统的沥青混合料检测方法主要采用人工检测和观察，需要大量时间和人力，而且容易出现误判和漏判。随着计算机技术和深度学习算法的不断发展，基于计算机视觉和深度学习的沥青混合料检测方法逐渐成为主流。
2. 沥青混合料检测方法
2.1 数据预处理
对沥青混合料进行检测需要提供足够的数据进行训练和评估。本文采用公开数据集《道路沥青混合料检测数据集》进行实验，数据集包含了不同等级、不同品种的沥青混合料图像和相应的标签信息。数据预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割和特征提取等步骤。
2.2 卷积神经网络(CNN)设计
卷积神经网络(CNN)是一种经典的深度学习算法，可以用于图像识别和分类。本文采用ResNet18作为CNN的基