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本发明公开了一种基于车载摄像的耦合传统和机器学习的病害增强方法，结合传统方法、卷积自编码器以及对抗生成网络对数据进行扩增，以达到数据增强的效果。使用人工方法对原始路面图片进行分类、批量裁剪以及数据集制作。本发明先对行车记录仪拍摄的道路图片进行传统方法数据增强，在此基础上采用卷积自编码重构图片，最后一起输入到对抗生成网络模型，进一步学习病害特征，使得图片样本病害特征相对更加明显，更易被机器识别，有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合。此外，本发明不仅可以节约人工和时间成本，还可以为后续的病害识别、分类奠定基础。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202110058759.5
Filing Date： 2021-01-16
Publication Date： 2021-05-07
Pub. No.： CN112767344A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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