基于稀疏多層自編碼網(wǎng)絡(luò)的路面破損圖像的識別方法研究.pdf

1、隨著公路交通運(yùn)輸業(yè)的迅速發(fā)展，公路管理部門為了快速及時(shí)地維護(hù)破損路面，需要快速、準(zhǔn)確地獲取各種路面信息。路面破損數(shù)據(jù)是需要獲取的重要路面信息之一，路面破損圖像是典型的高維非線性數(shù)據(jù)，而且是海量數(shù)據(jù)，流形學(xué)習(xí)算法對處理這類數(shù)據(jù)有獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠較好地發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的非線性流形。本文主要研究了基于稀疏多層自編碼網(wǎng)絡(luò)的流形學(xué)習(xí)算法及其在路面破損圖像識別中的應(yīng)用。主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面。
　?。?）介紹了目前路面破損圖像識別的具體方

2、法和各種流形學(xué)習(xí)算法。其中詳細(xì)介紹了圖像處理階段中的各類算法，包括圖像增強(qiáng)，圖像去噪和圖像分割。因?yàn)槠渌餍螌W(xué)習(xí)算法存在降維過程不可逆的問題，本文主要研究多層自編碼網(wǎng)絡(luò)算法。
　?。?）為了提高多層自編碼網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行效率，提出了構(gòu)建稀疏多層自編碼網(wǎng)絡(luò)的方法。多層自編碼網(wǎng)絡(luò)不存在其他流形學(xué)習(xí)算法降維過程不可逆的問題，可以將其用在圖像識中。但是由于多層自編碼網(wǎng)絡(luò)中各層之間采用全連接的方式，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)時(shí)間復(fù)雜度較高。本文根據(jù)小世界網(wǎng)絡(luò)模型提

3、出了一種稀疏的多層自編碼網(wǎng)絡(luò)，使用限制隨機(jī)數(shù)的方法隨機(jī)去除某層節(jié)點(diǎn)與其相鄰上層節(jié)點(diǎn)間的連接并建立該層節(jié)點(diǎn)與更高層節(jié)點(diǎn)之間的連接。實(shí)驗(yàn)表明該算法與多層自編碼網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)效果相當(dāng)?shù)窃谛噬嫌辛撕艽蟮奶岣摺?br>　?。?）將稀疏多層自編碼網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到路面破損圖像的識別中。本文使用了多種圖像處理算法與稀疏多層自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，得出路面破損圖像識別中使用稀疏多層自編碼網(wǎng)絡(luò)的最佳方法，然后在同一數(shù)據(jù)集上與其他路面破損圖像識別方法進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)表明基