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基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法
被引量：
1
1
作者
甘波
邢伟寅
+3 位作者
刘洪义
梁姝
蒲国林
代超
《中国测试》
CAS
北大核心
2024年第4期160-165,共6页
为快速准确识别道路凹坑,研究提出一种基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法。在YOLOv5s算法的主干网络中结合高效通道注意力机制,提高对凹坑区域的关注度;然后在检测头使用高效解耦头,有利于对凹坑进行准确预测;同时在边框损失函数中增...
为快速准确识别道路凹坑,研究提出一种基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法。在YOLOv5s算法的主干网络中结合高效通道注意力机制,提高对凹坑区域的关注度;然后在检测头使用高效解耦头,有利于对凹坑进行准确预测;同时在边框损失函数中增加归一化Wasserstein距离损失,提升对小目标的检测能力。改进后的算法对复杂路况的凹坑检测具有较高的精度,在Pothole Dataset扩展数据集上,mAP和Precision上均超过原算法。将算法用于智慧交通领域,以便能更快地修复道路上严重凹坑。
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关键词
深度学习
智慧交通
目标检测
YOLOv5s
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题名
基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法
被引量：
1
1
作者
甘波
邢伟寅
刘洪义
梁姝
蒲国林
代超
机构
四川智视运通科技有限公司
达州职业技术学院
菲律宾国家大学
绵阳职业技术学院
重庆交通大学土木工程学院
四川
智
慧高速
科技
有限公司
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2024年第4期160-165,共6页
基金
四川省科技计划重点研发项目(2022YFG0206)
四川省知识产权专项资金项目(2022-ZS-00156)
达州市“同心智库”(TXZK23D17)。
文摘
为快速准确识别道路凹坑,研究提出一种基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法。在YOLOv5s算法的主干网络中结合高效通道注意力机制,提高对凹坑区域的关注度;然后在检测头使用高效解耦头,有利于对凹坑进行准确预测;同时在边框损失函数中增加归一化Wasserstein距离损失,提升对小目标的检测能力。改进后的算法对复杂路况的凹坑检测具有较高的精度,在Pothole Dataset扩展数据集上,mAP和Precision上均超过原算法。将算法用于智慧交通领域,以便能更快地修复道路上严重凹坑。
关键词
深度学习
智慧交通
目标检测
YOLOv5s
Keywords
deep learning
intelligent transportation
object detection
YOLOv5s
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进YOLOv5s的道路凹坑检测算法
甘波
邢伟寅
刘洪义
梁姝
蒲国林
代超
《中国测试》
CAS
北大核心
2024
1
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