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基于改进的YOLOv7混凝土路面裂缝检测算法研究

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为实现对复杂背景下混凝土路面裂缝的有效检测,本文构建了混凝土公路路面裂缝专业数据集,在此基础上,提出一种基于改进的YOLOv7混凝土路面裂缝检测算法,并采用Grad-CAM技术对模型的注意力决策机制进行分析研究,最后基于PyQt5集成开发了一套混凝土路面裂缝智能检测系统.结果表明,改进后的YOLOv7模型对混凝土路面裂缝的识别准确率、召回率,以及mAP@0.5值最高分别可以达到98.95％、97.08％和98.97％,能够满足行业内对混凝土路面裂缝检测的需求.

翁广良、刘冬生、吴送英、万强华

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江西昌泰高速公路有限责任公司,江西南昌 330032

华东交通大学,江西南昌 330013

交通运输工程 混凝土路面 裂缝检测 深度学习 图像处理

2024

中国公路
中国公路学会

中国公路

ISSN：1006-3897
年,卷(期)：2024.(4)
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