[发明专利]一种基于LSTM神经网络算法的无人机路面病害检测方法有效
| 申请号： | 202110790465.1 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113671161B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 方宏远;王念念;马铎;胡浩帮;庞高兆 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G01N33/42 | 分类号： | G01N33/42;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 李英 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络算法的无人机路面病害检测方法，包括如下步骤：S1、获取无人机姿态监测数据，构建无人机时间序列数据集，并按比例分为训练集，验证集和测试集；S2、构建LSTM神经网络模型；S3、初始化模型，将训练集数据输入到模型中，设置超参数，进行模型训练；S4、模型调参，得到最优模型；S5、将测试集数据输入到最优模型进行测试，输出各项数值评价指标，判断是否达到预期值；S6、现场检测，判断评价指标能否达到所需要求。LSTM神经网络模型算法可用于对无人机姿态时间序列信息的预测，从而得到无人机距离路面病害的距离，偏角等信息，对路面病害的精确测量提供帮助该方法检测效率快，准确度高，鲁棒性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 算法 无人机 路面 病害 检测 方法 | ||
【主权项】：
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