| 基于改进YOLOv5的道路病害智能检测 | |
| 喻露1; 戴甜杰2; 余丽华1 | |
| 2023-08-25 | |
| 发表期刊 | 福建工程学院学报
 |
| ISSN | 1672-4348 |
| 卷号 | 21期号:04页码:332-337 |
| 摘要 | 针对现有道路表观病害检测识别精度低、漏判、误检率高的问题，提出了一种改进的道路表观病害检测高精度识别模型(improved pavement detection-YOLOv5, IPD-YOLOv5)。在YOLOv5的主干特征提取网络中添加由不同空洞卷积组成的ASPP模块，引入SE-Net注意力机制以加强算法从裂缝图像中提取不同尺度特征的能力，实现多尺度特征图的有效融合。结果表明：较传统检测算法，所提的IPD-YOLOv5模型在道路裂缝病害检测上的识别精度最高，其中平均精度比未改进的YOLOv5算法提高了7.47%,漏判率降低了10.29%。 |
| 关键词 | 目标检测 改进YOLOv5 道路裂缝 自动识别 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT191169) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/156456 |
| 专题 | 国家开放大学福建分部 |
| 作者单位 | 1.福建开放大学理工学院; 2.福建省环境保护设计院有限公司 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学福建分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学福建分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 喻露,戴甜杰,余丽华. 基于改进YOLOv5的道路病害智能检测[J]. 福建工程学院学报,2023,21(04):332-337. |
| APA | 喻露,戴甜杰,&余丽华.(2023).基于改进YOLOv5的道路病害智能检测.福建工程学院学报,21(04),332-337. |
| MLA | 喻露,et al."基于改进YOLOv5的道路病害智能检测".福建工程学院学报 21.04(2023):332-337. |
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