基于迁移学习的坑洼检测与识别

随着计算机视觉和机器学习的快速发展，基于图像和视频数据的坑洼检测与识别自动化方法受到了广泛关注。通过特征提取对道路图像进行深入分析，从而实现对新图像中坑洼状况的自动识别，对社会发展具有重要意义。因此，这是本研究解决的主要问题。在对收集的原始数据集应用标准化、归一化和数据增强等预处理技术的基础上，我们根据实验结果不断改进网络模型。最终，我们基于迁移学习构建了深度学习特征提取网络ResNet50-EfficientNet-RegNet模型。该模型表现出较高的分类准确率和计算效率。在模型评估方面，本研究采用比较评估方法，将所提出的迁移学习模型与其他模型（包括Random Forest、MLP、SVM和LightGBM）的性能进行比较。基于Accuracy、Recall、Precision、F1-score和FPS等指标进行对比分析，以评估本文提出的迁移学习模型的分类性能。结果表明，我们的模型在识别速度和准确率方面表现出高性能，超越了其他模型的性能。通过精心的参数选择和模型优化，我们的迁移学习模型在初始的90个测试样本上达到了97.78%（88/90）的分类准确率，在扩展的测试集上达到了98.89%（890/900）的分类准确率。