中国公路2024，Issue(4) ：96-99.

基于改进的YOLOv7混凝土路面裂缝检测算法研究

翁广良 刘冬生 吴送英 万强华
中国公路2024，Issue(4) ：96-99.
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基于改进的YOLOv7混凝土路面裂缝检测算法研究

翁广良 1刘冬生 1吴送英 2万强华2
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作者信息

  • 1. 江西昌泰高速公路有限责任公司,江西南昌 330032
  • 2. 华东交通大学,江西南昌 330013
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摘要

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.

关键词

交通运输工程/混凝土路面/裂缝检测/深度学习/图像处理

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出版年

2024
中国公路
中国公路学会

中国公路

ISSN：1006-3897
参考文献量10
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