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多阶段改进YOLOv5s算法在墙面施工中的裂缝检测效果分析

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墙面裂缝如果不及时发现和处理,会引发一系列的安全问题,如墙体脱落、渗水等,进而会给人们的生命财产安全带来威胁.传统的检测方法难以实现精准定位,为此研究基于YOLOv5s算法并对其网络结构进行优化,以提高其计算能力和鲁棒性,最终对墙面裂缝检测系统进行优化设计.经实验验证,结果可知研究设计的多目标改进YOLOv5s算法可以对不同类型的墙面裂缝进行准确分类,其中对纵向裂缝的预测精度为97.2%,对横向裂缝的预测精度值为98.8%,对网状裂缝的预测精度值为96.4%.综上可知,优化设计的裂缝检测系统可以准确区分不同类型的裂缝,有利于提高墙面施工中的效率并降低检测和维修成本.

吴红翠、邵佰春

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合肥财经职业学院建筑工程学院,安徽 合肥 230601

安徽安利材料科技股份有限公司,安徽 合肥 230601

墙面裂缝检测 多阶段方法 YOLOv5s 图像检测

2023年度安徽省高校自然科学研究项目重点项目

2023AH052567

2024

佳木斯大学学报(自然科学版)
佳木斯大学

佳木斯大学学报(自然科学版)

影响因子:0.159
ISSN:1008-1402
年,卷(期):2024.42(7)
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