研究文章

基于摄像头深度智能识别和量化路面疾病的方法

表7

的例子,比较两种方法之间的测试结果。

壶穴深度 深度学习检测(cm) 手工测试(cm) 误差(%)

壶穴1 2.35 2.16 8.79
壶穴2 3.47 3.64 4.67
壶穴3 1.58 1.63 3.06
壶穴4 3.84 3.73 2.94
壶穴5 2.27 2.19 4.11
耗费时间(小时) 14小时 51 h