MÔ HÌNH TOÁN HỌC CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI CÁC KHUYẾT TẬT MẶT ĐƯỜNG

Tóm tắt

Hệ thống phân loại và phát hiện khuyết tật mặt đường dựa trên thuật toán máy học vốn đã rất tiên tiến và ngày càng chứng tỏ những ưu điểm vượt trội của mình. Trong bài báo này, một số thuật toán phân đoạn hình ảnh được sử dụng trong thực tế được trình bày, so sánh và đánh giá. Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày mạng nơ-ron tích chập -  cấu trúc VGG16 để phân loại các khuyết tật mặt đường, với phương pháp dựa trên đồ thị để tối ưu hóa việc phân đoạn hình ảnh trên hình ảnh khuyết tật mặt đường. Phương pháp đề xuất này nhằm khắc phục những hạn chế do các yếu tố khách quan gây ra, chẳng hạn như độ nhạy cao đối với dữ liệu của một số loại phụ thuộc vào ánh sáng và tiếng ồn, chẳng hạn như dữ liệu khuyết tật của mặt đường. Ba bộ dữ liệu khác nhau được thu thập từ Trung tâm Viễn thông và Đa phương tiện, INESC TEC - Bồ Đào Nha (1200 hình ảnh), thành phố Irkutsk - Liên bang Nga (800 hình ảnh) và thành phố Thái Nguyên - Việt Nam (550 hình ảnh). Kết quả phân lớp dựa trên các phương pháp VGG-16 của lần lượt các bộ dữ liệu cho thấy kết quả phân loại là tốt vì các đường cong có trạng thái gần giá trị 1 hơn giá trị 0,5.