تعتمد الصيانة التلقائية للط道路 على التعرف الدقيق على الضغوط في الرصف. تواجه الطرق التقليدية للفحص اليدوي صعوبات في تلبية الكشف العالي التردد والدقة للصيانة الآلية للرصف. يقدم هذا البحث نموذج الشبكة الت交叉 WCNet، وهو نموذج مزدوج الترميز-فك التشفير قادر على تحقيق تقسيم على مستوى البكسل لمتعدد الضغوط في الرصف من خلال دمج الصور ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد. تستخدم الشبكة المقترحة وحدة تداخل مختلطة لدمج الميزات السطحية والعميقة لتحسين تحديد حواف ضغوط الرصف. تم تطوير وحدة قابلة للتعلم للتقسيم وإعادة البناء لالتقاط المعلومات التفصيلية لخريطة الميزات. تظهر نتائج التجارب على مجموعة البيانات الخاصة بالرصف الإسفلتي ومعيار Crack500 العام أن النموذج المقترح يتفوق باستمرار على النماذج العميقة المتقدمة. كانت قيمة F-measure ومتوسط التقاطع على الاتحاد لشبكة JCNet على مجموعة البيانات الخاصة 95.92% و 92.76%، على التوالي. بالنسبة للبيئات المعقدة مثل بقع الماء، والأوراق، وظروف الإضاءة السيئة، يُظهر نموذج JCNet المقترح مناعة ملحوظة للضوضاء مقارنة بالنماذج الأخرى.
درس تشينغ وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.