基于三维纹理特征的沥青路面级配预估方法
作者:
作者单位:

1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804;2.新疆农业大学 交通与物流工程学院,新疆 乌鲁木齐 830052;3.上海城市基础设施更新工程技术研究中心,上海 200032

作者简介:

翁梓航(1995—),男,博士生,主要研究方向为交通基础设施数字化与智能计算。 E-mail: 2010184@tongji.edu.cn

通讯作者:

吴荻非(1994—),男,副研究员,工学博士,主要研究方向为智能铺面与性能监测。 E-mail: 1994wudifei@tongji.edu.cn

中图分类号:

U416.217

基金项目:

上海市科技计划项目(21ZC2420800);上海工程技术研究中心建设计划(20DZ2251900);山东省重点研发计划(2020CXGC010118)


Aggregates Gradation Estimation Based on Three-Dimensional Texture Feature Extraction
Author:
Affiliation:

1.Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China;2.College of Traffic and Logistic Engineering, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, Xinjiang, China;3.Shanghai Engineering Research Center of Urban Infrastructure Renewal, Shanghai 200032, China

Fund Project:

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    摘要:

    采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机分类下效果最佳。选用多层感知机多元回归算法对8种路面类型级配曲线进行预估,其拟合优度R2高达0.849。采用消融实验分析不同参数的贡献度,发现二维小波能量参数影响较为显著。

    Abstract:

    In this paper, a 3D (three-dimensional) laser scanner was used to obtain texture data. Surface geometric parameters and 2D-wavelet-based multiscale parameters were proposed as inputs. Different parameters and classifiers were tested on eight types of mixtures with the standard gradation curve. The result shows that the MLP (multi-layered perceptron) performs best with the combination of the surface and 2D-wavelet parameters. The MLP regression model was used to estimate the gradation curves, and the R2 was 0.849. The ablation experiments were used to analyze the contribution of different parameters. It is found that the 2D-wavelet energy parameters have more significant effects.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

翁梓航,古丽妮尕尔?阿卜来提,杜豫川,吴荻非,刘成龙,曹静.基于三维纹理特征的沥青路面级配预估方法[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(6):879~890

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  • 收稿日期:2021-07-15
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  • 在线发布日期: 2022-07-04
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