技术特征：
技术总结
本发明公开了基于卷积神经网络和卡尔曼滤波的道路损伤识别方法。在道路修复前，养路工人需要对路面情况进行调研，此项工程需要耗费巨大的人力、物力和财力。本发明的步骤如下：一、图像预处理。二、图像增强与卷积神经网络的训练。三、k＝1,2,…,m，依次执行步骤四至六。m为被测图像的数量。四、将第k张被测图像放大并调整为300×300的分辨率。五、将步骤五所得的第k张被测扩展图像输入步骤2训练所得的卷积神经网络中。六、将步骤五所得的权重初始值通过卡尔曼滤波算法进行优化。本发明采用前馈运算、随机梯度下降法、反馈运算、PCA降维和卡尔曼滤波等方法进行实时的参数更新，建立高准确率的卷积神经网络模型。
技术研发人员：张敬;李艳;杨明月;文成林
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2018.11.22
技术公布日：2019.04.19