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道路缝隙识别：智能交通与自动化巡检的技术应用
本文介绍了利用现代计算机视觉和深度学习技术实现道路缝隙自动化识别的方法，涵盖图像采集、预处理、缝隙检测、分类评估及报警报告生成等步骤，旨在提高城市交通管理和道路维护效率。通过卷积神经网络（CNN）模型的构建与训练，实现了对道路裂缝的高效准确识别，有效提升了道路巡检的自动化水平。
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