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基于Yolov5与图像分析的道路病害目标检测方法研究
1
作者
张博
姚奕帆
李斯妤
《中国交通信息化》
2024年第S01期561-563,共3页
如今深度学习、图像分析技术在道路病害自动化检测识别方面都有些探索应用,在实际场景应用时也取得一些效果,但仅使用单一算法研究在实际应用中仍存在一些问题,在实际应用中检测准确率和检出率并不理想。本文主要是结合深度学习网络和...
如今深度学习、图像分析技术在道路病害自动化检测识别方面都有些探索应用,在实际场景应用时也取得一些效果,但仅使用单一算法研究在实际应用中仍存在一些问题,在实际应用中检测准确率和检出率并不理想。本文主要是结合深度学习网络和图像分析各自技术优点,提出“预处理+识别+后处理”的融合应用思路,采用了Yolov5算法和图像分析相关算法进行研究分析,在分析Yolov5算法原理和特点基础上,采用图像增强和白平衡算法来对图像图片进行处理,突出道路病害特征,也通过形态学方法膨胀处理,实现图像图片降噪处理,使得病害几何特征更明显。该研究应用取得了较为显著的效果,充分证明了多种算法技术结合应用的有效性和高效性。
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关键词
深度学习
Yolov5算法
图像分析
道路病害
病害检测
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题名
基于Yolov5与图像分析的道路病害目标检测方法研究
1
作者
张博
姚奕帆
李斯妤
机构
中远海运科技股份有限公司
出处
《中国交通信息化》
2024年第S01期561-563,共3页
文摘
如今深度学习、图像分析技术在道路病害自动化检测识别方面都有些探索应用,在实际场景应用时也取得一些效果,但仅使用单一算法研究在实际应用中仍存在一些问题,在实际应用中检测准确率和检出率并不理想。本文主要是结合深度学习网络和图像分析各自技术优点,提出“预处理+识别+后处理”的融合应用思路,采用了Yolov5算法和图像分析相关算法进行研究分析,在分析Yolov5算法原理和特点基础上,采用图像增强和白平衡算法来对图像图片进行处理,突出道路病害特征,也通过形态学方法膨胀处理,实现图像图片降噪处理,使得病害几何特征更明显。该研究应用取得了较为显著的效果,充分证明了多种算法技术结合应用的有效性和高效性。
关键词
深度学习
Yolov5算法
图像分析
道路病害
病害检测
分类号
U418 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Yolov5与图像分析的道路病害目标检测方法研究
张博
姚奕帆
李斯妤
《中国交通信息化》
2024
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