分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对众包数据处理中的质量控制问题,提出了一种加权K近邻投票分类方法。该方法不单单只是考虑了某个样例的标记来返回一个答案,而是通过综合考虑样例的近邻来得到更加准确的答案。同时对样例的近邻加以适当的权重来进一步提高算法的性能,并保持了传统多数投票分类的简单性。K近邻投票分类算法可以有效地解决缺乏标记的情况,通过对近邻加以权重可以解决不平衡标记造成的影响,从而使算法的泛化性更强。通过各种场景下的实验,结果表明加权K近邻投票分类方法取得了很好的效果。
分类: 交通运输工程 >> 道路工程 提交时间: 2024-11-13
摘要: 为了克服商用道路巡检车辆行驶路线的不确定性及固定区域内道路巡检覆盖的不完整性,本研究开发了基于众包与专业数据融合的道路网智能巡检平台。平台利用商用车辆上搭载的视觉识别设备对道路网进行巡检,并通过Google Or-Tools VRP求解器生成最优巡检路线;使用YOLO11算法判定道路病害的严重程度,并据此划分路段修复优先级,生成智能检修方案;生成定期巡检报告,对周期内的巡检情况和路面病害数据进行详细统计和上报。平台提供了优化后的巡检路线,减少了巡检车辆使用频次,提高了巡检效率,增强了路面维护的响应速度。平台依赖于商用车辆的巡检频率,在商用车辆较少时巡检效果可能会有所下降。本研究为道路网智能巡检提供了高效的解决方案,有助于提高道路维护的快速性和科学性,降低道路养护巡检的成本。