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本发明公开了一种耦合传统方法和卷积自编码的道路病害图片增强方法，结合传统方法和卷积自编码器对数据进行扩增，达到数据增强的效果。使用人工方法对原始破损路面进行采集、人工标定、批量裁剪以及数据集制作。本发明将卷积神经网络结构融入自编码器中，利用其编码器结构对原始路面病害图像进行数据降维并得到图片的特征空间，利用其解码器结构将图片重构，获得新的路面病害图片。本发明能够根据真实的现场照片进行数据增强，使得重构后的图片样本病害特征相对更加明显，更易被机器识别，有助于提升识别精度，提高模型的泛化能力。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202011509932.0
Filing Date： 2020-12-19
Publication Date： 2021-06-25
Pub. No.： CN113034410A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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