2023年MathorCup大数据竞赛赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别论文2_基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别论文

作者：小蓝xlanll | 2024-02-29 11:16:41

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基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别论文

本专栏提供相关国外论文文献参考

使用图像和 RGB-D 数据检测路面上的坑洼

本文介绍了提交给SHREC 2022进行评估的方法跟踪道路路面上的坑洼和裂缝检测。共 7 条比较路面语义分割的不同运行， 6 来自参与者加一个基线方法。所有方法都利用深度使用相同的环境测试学习技术及其性能（即：单个 Jupyter 笔记本）。一个训练集，由 3836 个语义组成分割图像/掩模对和 797 个 RGB-D 视频剪辑收集向参与者提供了最新的深度摄像机。这些方法是然后在验证集中的 496 个图像/掩模对上评估，在 504 在测试集中配对，最后在 8 个视频剪辑上配对。结果分析基于图像分割和定性的定量指标视频剪辑分析。参与和结果表明，场景非常有趣，并且RGB-D数据的使用仍然在这种情况下具有挑战性。

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