RAP料形态视觉成像识别研究数据集

本数据主要面向RAP料级配预估关键技术开展相关研，基于双视角RAP料在线三维点云采集平台，高速采集水平0.1mm、纵向0.01分辨率的三维点云数据。在此基础上，基于自适应采样网络的粗集料粒径和级配预测方法，精准捕捉粗集料粒径的关键特征，并且通过使用多尺度关联特征提取网络，加入集料全局特征实现结构和结构之间以及结构和全局之间的特征学习，增强特征提取能力，实现在0-10mm区间准确率提高了0.88%，在10-20mm区间准确率提升了1.87%，可以实现更准确的集料粒径分类，为后续工程应用提供科学依据。该数据集主要记录了系统采集数据、实验数据、第三方检测报告和相关成果，数据量约为1.9GMB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于RAP料级配预估研究，通过双视角三维点云采集平台获取高分辨率点云数据，并采用自适应采样和多尺度特征提取网络提升粗集料粒径分类准确率。数据集包含约1.92GB的采集数据、实验记录和检测报告，共19个文件，为道路工程应用提供科学依据。