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基于YOLOv5的道路裂缝检测.docx
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更新于2023-03-16
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人工智能导论课的课程作业。随着交通路面的飞机数量急剧上升,安全驾驶被广泛关注,能否及时检测到机场跑道路面是否存在裂缝成为一项安全技术。文章阐述Yolov5的工作原理,对道路裂缝进行网络建模以及训练后获取预测的结果,采用公式(均精度和平均召回率)对其进行评估,对已有标签的数据进行预处理,整理获得相关的训练集和测试集。试验表明基于Yolov5的交通路面裂缝检测满足人们对准确性和实用性的需求。
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基于 YOLOv5 的道路裂缝检测
摘要:随着交通路面的飞机数量急剧上升,安全驾驶被广泛关注,能否及时检测到机场跑道路面是
否存在裂缝成为一项安全技术。文章阐述 的工作原理,对道路裂缝进行网络建模以及训练后获取
预测的结果,采用公式(均精度和平均召回率)对其进行评估,对已有标签的数据进行预处理,整理获得
相关的训练集和测试集。试验表明基于 的交通路面裂缝检测满足人们对准确性和实用性的需求。
关键字:;道路裂缝检测;目标检测;数据预处理
Road Crack Detection base on YOLOv5
Abstract: With the number of aircraft on traffic roads rising dramatically and safe driving being a widespread
concern, the ability to detect the presence of cracks in airport runway roads in a timely manner has become a safety
technology. The article describes the working principle of Yolov5, the network modelling of road cracks as well as
the training to obtain the predicted results, the evaluation of it using formulas (mean accuracy and mean recall), the
pre-processing of the data with existing labels, and the collation to obtain the relevant training and test sets. The
tests show that Yolov5-based traffic pavement crack detection meets the demand for accuracy and practicality.
Keywords: YOLOv5; road crack detection; target detection; data pre-processing
引言
随着交通路面的飞机数量急剧上升,
飞机跑道安全被广泛关注,能否及时检测
到机场跑道路面是否存在裂缝成为一项安
全技术。目标检测系统的出现成为解决问
题的关键技术,是高精度识别交通路面是
否存在裂缝的一个重要组成部分。目前解
决此问题的方法是通过人工检测拍摄现场
照片,再对原始照片进行处理与模拟训练
等,对照片中是否存在裂缝进行框选与监
测。现实的机场路面需要更加方便有效的
裂缝检测方法。传统技术通常使用手工和
滑动窗口相结合的设计对路面裂缝进行识
别检测,精度和实时性较差,难以满足需
求。随着人工智能的发展,卷积神经网络
和深度学习算法的发展为机场路面检测提
供了新的可能。
算法原理与网络结构
算法
算法共有 种网络结构,分
别 是 、 、
和 ,这四种网络结构在宽度和深
度上不同,原理 上基本一样,接下来以
为例介绍 网络结构。
图 网络结构图
的网络结构如图 所示,该
结 构 分 为 四 个 部 分 输 入 端 、
( 主 干 网 络 ) 、 网 络 和
(输出端)。
各部分具有的主要功能结构如下:
输入端: 数据增强、自适应锚
框计算,以及自适应图片缩放。
主干网络: 结构、 ! 结构。
网络:"# 结构。
输出端:$%&'。
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