农村公路水泥路面裂缝智能检测

U416.216; 为解决传统人工图像处理方法在农村公路路面病害检测中存在的效率低、结果不客观、大量数据无法及时处理等问题,考虑农村公路路段分布特征,集成ResNet50路面分类和改进的YOLOv5裂缝检测算法,提出了一种农村水泥路面裂缝智能检测方法.利用不同训练策略、不同网络深度进行对比,构建了基于Res-Net50的路面高效分类模型,实现农村公路水泥和沥青路面的自动判别.创建了包含18 028张农村公路水泥路面裂缝图片的检测数据集,开展单阶段和两阶段目标检测算法对比试验研究,获得兼顾检测精度和效率的优选检测算法.在优选算法中融入自适应空间特征融合策略和优化回归损失函数,有效解决了图像中多尺...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	东南大学学报（英文版） 2023, Vol.39 (4), p.340-349
Hauptverfasser:	王萌, 张小月, 刘诚, 徐慧通, 杨燕泽
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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