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基于改进YOLOv5的隧道衬砌裂缝检测方法
1
作者
寇俊伟
李艳萍
+5 位作者
姚剑
李卫国
张政杰
李波
陆久飞
张庆文
《中国铁路》
北大核心
2025年第5期96-104,共9页
针对隧道衬砌裂缝检测的复杂性、现有检测算法缺乏对裂缝特征考量的问题,提出YOLOv5-C检测模型。在训练阶段,采用细密度标注减少背景干扰提供更具代表性的学习样本;构建C3_DSC模块,动态调整卷积核以增强特征学习能力;引入Large Selectiv...
针对隧道衬砌裂缝检测的复杂性、现有检测算法缺乏对裂缝特征考量的问题,提出YOLOv5-C检测模型。在训练阶段,采用细密度标注减少背景干扰提供更具代表性的学习样本;构建C3_DSC模块,动态调整卷积核以增强特征学习能力;引入Large Selective Kernel (LSK)模块提升模型的裂缝特征的感知能力;使用Shape-IoU作为边界框回归损失函数,提高边界框回归精度,通过系统的消融和对比实验验证所提模型的性能。同时,开发安卓端应用,实现低成本、便捷的实时裂缝检测,为隧道工程的智能化检测提供新的方案。
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关键词
隧道衬砌裂缝
c3_dsc模块
LSK
模块
Shape-IoU
智能化检测
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的隧道衬砌裂缝检测方法
1
作者
寇俊伟
李艳萍
姚剑
李卫国
张政杰
李波
陆久飞
张庆文
机构
西南林业大学土木工程学院
保山隆营高速公路有限公司
云南省交通规划设计研究院有限公司
出处
《中国铁路》
北大核心
2025年第5期96-104,共9页
基金
云南省交通投资建设集团有限公司科技创新项目(LYGSFSHT-2023-16)
云南省科技厅重大项目(2018BC008)。
文摘
针对隧道衬砌裂缝检测的复杂性、现有检测算法缺乏对裂缝特征考量的问题,提出YOLOv5-C检测模型。在训练阶段,采用细密度标注减少背景干扰提供更具代表性的学习样本;构建C3_DSC模块,动态调整卷积核以增强特征学习能力;引入Large Selective Kernel (LSK)模块提升模型的裂缝特征的感知能力;使用Shape-IoU作为边界框回归损失函数,提高边界框回归精度,通过系统的消融和对比实验验证所提模型的性能。同时,开发安卓端应用,实现低成本、便捷的实时裂缝检测,为隧道工程的智能化检测提供新的方案。
关键词
隧道衬砌裂缝
c3_dsc模块
LSK
模块
Shape-IoU
智能化检测
Keywords
tunnel lining
c
ra
c
k
c
3
_
dsc
module
LSK module
Shape-IoU
分类号
U456 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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作者
出处
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1
基于改进YOLOv5的隧道衬砌裂缝检测方法
寇俊伟
李艳萍
姚剑
李卫国
张政杰
李波
陆久飞
张庆文
《中国铁路》
北大核心
2025
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