申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-12-15

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN114295651B

主分类号：G01N23/046

分类号：G01N23/046;G01N1/28;G06T5/20;G06T7/136;G06T7/62;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2022.04.26#实质审查的生效;2022.04.08#公开

摘要：本发明涉及一种基于随机森林模型的油石比检测方法，属于沥青路面施工控制技术领域。该检测方法为：对多个且不同石油比的马歇尔试件采用CT扫描，获取马歇尔试件不同高度处的CT图像，并划分数据集；采用avizo软件对步骤二获得的CT图进行处理，获得的处理后的CT图像的沥青混合料截面空隙进行提取，并获取空隙面积、空隙率、空隙平均直径空隙信息；基于随机森林算法，输入特征为沥青混合料截面空隙，输出特征为油石比，建立起油石比预估模型。本发明基于随机森林模型的油石比检测方法直接给出了油石比的预测值，可直接对沥青路面施工各阶段油石比的数值进行大概估计，进而控制沥青混合料油石比的波动范围，保证沥青路面的施工质量。

主权项：1.一种基于随机森林模型的油石比检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、在目标配合比阶段，制备多个马歇尔试件，并对多个马歇尔试件依次进行编号；步骤二、对多个且不同石油比的马歇尔试件采用CT扫描，获取马歇尔试件不同高度处的CT图像，并划分数据集；步骤三、采用avizo软件对步骤二获得的CT图像进行统一裁剪、背景矫正、环影去除、中值滤波；步骤四、采用avizo软件自带的交互式阈值分割算法对步骤三获得的处理后的CT图像的沥青混合料截面空隙进行提取，并获取空隙信息；步骤五、基于随机森林算法，输入特征为沥青混合料截面空隙信息，输出特征为油石比，建立起油石比预估模型；步骤二中划分的数据集为：训练集和测试集；训练集包括训练集空隙信息，测试集包括测试集空隙信息；空隙信息指空隙率、空隙面积、空隙平均有效直径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于随机森林模型的油石比检测方法

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