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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习混淆矩阵的路表损伤决策级融合识别方法，涉及道路检测技术领域，包括设计一套路面振动数据和图像数据采集装置，并提出数据匹配方法；构建路面振动数据集和图像数据集，分别训练出路表损伤的振动识别模型和图像识别模型；基于所得模型对于各路表损伤类型的混淆矩阵，计算出实测路段识别结果的概率分布模型；根据给出的融合识别公式，对振动识别结果和图像识别结果进行加权融合，得到更接近真实情况的融合识别结果。本发明方法中提供了一种特定的数据匹配方法，确保振动数据和图像数据的时空一致性，并采用决策级融合的方式，能够更为准确地统计出目标路段的损伤情况，适用于多种路面状况，具有较好的实用性和可靠性。
主权项：1.一种基于机器学习混淆矩阵的路表损伤决策级融合识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、使用检测车进行路面数据采集，获取振动数据和图像数据；步骤二、确定振动数据和图像数据的匹配方法，用于获取匹配的振动数据集和图像数据集；步骤三、将步骤一中采集的振动数据和图像数据进行处理，构建出振动数据集和图像数据集；对振动数据集和图像数据集进行预处理后，将振动数据集和图像数据集分别划分为训练集、验证集、测试集；步骤四、基于机器学习方法和步骤三中的训练集和验证集，训练出用于路表损伤识别的振动识别模型和图像识别模型；步骤五、确定路表损伤的振动识别模型和图像方识别模型的融合识别公式，融合识别公式为:E＝mEm+nEn其中，E为两种模型的融合识别结果，即某种类型路表损伤的个数，m为某种类型路表损伤的振动方法权重，n为某种类型路表损伤的图像方法权重，Em某种类型路表损伤的振动识别期望；En为某种类型路表损伤的图像识别期望；步骤六、对目标路段实施检测，根据步骤二的方法获取到匹配的振动数据和图像数据，并将振动数据和图像数据输入到振动识别模型和图像识别模型进行识别，获取每种类型路表损伤的振动识别结果和图像识别结果，然后通过融合识别公式得到融合识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于机器学习混淆矩阵的路表损伤决策级融合识别方法
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