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摘要 - 坑洼是道路基础上的一个常见问题，可能导致事故，车辆损坏和交通拥堵。近年来，随着车辆仪表板的可用性越来越多，人们对使用它们自动检测和报告道路上的坑洼越来越兴趣。本文提出了使用仪表板摄像机检测孔洞检测方法的方法，该方法涉及捕获道路的录像并使用计算机视觉技术对其进行处理。所提出的方法结合了图像处理算法和机器学习技术的组合来检测和对视频流进行分类。算法首先从视频中提取框架，并应用预处理步骤来增强图像的对比度。然后，它使用边缘检测和纹理分析技术来识别可能包含坑洼的区域。使用深度学习模型将这些区域进一步处理，以将其分类为坑洼或非坑洼。实验结果表明，所提出的方法可以以高精度和召回率实时准确地检测坑洼。该方法还对从不同仪表板捕获的大量数据集进行了测试，并且发现对不同的照明和天气状况非常强大。所提出的方法有可能为孔洞检测提供低成本和高效的解决方案，并可以集成到现有的仪表板摄像头系统中。然后，该系统可以提醒驾驶员的存在，并帮助道路维护当局在造成事故或损坏车辆之前快速识别和修复坑洼。
使用仪表板
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