TY-JOURA2-VenkatesanAU-Huang、YansenAU-YU、KeAU-UU-NingboAU-Sang、JuanjuanPY-2022DA-202/07/04TI-斜形和边缘智能识别技术基础基于卷积神经网络理论,技术采用转移学习法解决斜面样本问题,难以获取大量标识样本,并用实验验证模型建议结果如下:ResNet-18网络识别各种斜面疾病结果高于AlexNet和VGG-16平均精度84.1%,裂缝识别效果最佳相同迁移策略下ResNet-18检测精度96.3%,比另外两个高得多,检测时间平均减少15%证明ResNet-18模型可以非常有效识别斜率变化,以便工人能及时分派维护工作,减少灾难可能性,而灾难意义重大。SN-1687-725XUR-https://doi.org/101155/2022/5901803DO-10.1155/2022/59803JF-传感器杂志PB-HindawiKW-ER-