期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进YOLOv8n的道路裂缝检测算法
1
作者
吐尔逊·买买提
邱建卓
+3 位作者
刘健
杜含辰
朱兴林
徐粒
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第14期6044-6053,共10页
针对当前道路裂缝检测算法检测速度慢、且对于复杂道路条件下的路面裂缝识别精度低、误检漏检率高等问题,设计了一种基于YOLOv8的道路裂缝检测改进算法FCG-YOLO。首先,提出了改进的C2f_Faster结构以降低模型参数量和减少计算复杂度。其...
针对当前道路裂缝检测算法检测速度慢、且对于复杂道路条件下的路面裂缝识别精度低、误检漏检率高等问题,设计了一种基于YOLOv8的道路裂缝检测改进算法FCG-YOLO。首先,提出了改进的C2f_Faster结构以降低模型参数量和减少计算复杂度。其次,为了提高检测准确率,在骨干部分引入全局注意力机制GAM,增强算法对小目标裂缝的识别能力,同时改进特征融合金字塔SPPF为SPPFCSPC模块,用于增强算法的特征融合能力。最后,通过消融实验验证了各模块对算法性能的影响,找到了兼具轻量性与准确性的模型配置,并结合实际应用场景,探究了算法的鲁棒性与泛化性。FCG-YOLO在检测效率上表现出色,验证集上的检测精度mAP50与mAP50-95分别达到了90.3%、74.4%,且每秒检测速度提升13.8%,达到345帧,具备较高的检测效率与良好的实际应用价值。
展开更多
关键词
路面裂缝
YOLOv8n
目标检测
深度学习
轻量化
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进YOLOv8n的道路裂缝检测算法
1
作者
吐尔逊·买买提
邱建卓
刘健
杜含辰
朱兴林
徐粒
机构
新疆
农业大学交通与物流工程学院
干旱荒漠区
公路
工程技术交通运输行业重点实验室
新疆公路桥梁试验检测中心有限责任公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第14期6044-6053,共10页
基金
国家自然科学基金(51768071)
新疆交通投资(集团)有限责任公司资助项目(JCZXXJAU2023001)。
文摘
针对当前道路裂缝检测算法检测速度慢、且对于复杂道路条件下的路面裂缝识别精度低、误检漏检率高等问题,设计了一种基于YOLOv8的道路裂缝检测改进算法FCG-YOLO。首先,提出了改进的C2f_Faster结构以降低模型参数量和减少计算复杂度。其次,为了提高检测准确率,在骨干部分引入全局注意力机制GAM,增强算法对小目标裂缝的识别能力,同时改进特征融合金字塔SPPF为SPPFCSPC模块,用于增强算法的特征融合能力。最后,通过消融实验验证了各模块对算法性能的影响,找到了兼具轻量性与准确性的模型配置,并结合实际应用场景,探究了算法的鲁棒性与泛化性。FCG-YOLO在检测效率上表现出色,验证集上的检测精度mAP50与mAP50-95分别达到了90.3%、74.4%,且每秒检测速度提升13.8%,达到345帧,具备较高的检测效率与良好的实际应用价值。
关键词
路面裂缝
YOLOv8n
目标检测
深度学习
轻量化
Keywords
road cracks
YOLOv8n
object detection
deep learning
lightweight models
分类号
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv8n的道路裂缝检测算法
吐尔逊·买买提
邱建卓
刘健
杜含辰
朱兴林
徐粒
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
