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基于改进YOLOv4 的无人机影像路面病害检测方法

安学刚 党建武 王阳萍 岳彪

无线电工程2023,Vol.53Issue(6):1285-1294,10.
无线电工程2023,Vol.53Issue(6):1285-1294,10.DOI:10.3969/j.issn.1003-3106.2023.06.007

基于改进YOLOv4 的无人机影像路面病害检测方法

UAV Image Pavement Disease Detection Based on Improved YOLOv4

安学刚 1党建武 1王阳萍 1岳彪1

作者信息

  • 1. 兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070||轨道交通信息与控制国家级虚拟仿真实验教学中心,甘肃兰州 730070
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摘要

关键词

YOLOv4/无人机影像/深度可分离卷积/SE/自适应特征融合/Focal Loss

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

安学刚,党建武,王阳萍,岳彪..基于改进YOLOv4 的无人机影像路面病害检测方法[J].无线电工程,2023,53(6):1285-1294,10.

基金项目

国家自然科学基金(62067006) (62067006)

甘肃省教育科技创新项目(2021jyjbgs-05) (2021jyjbgs-05)

甘肃省重点研发计划(21YF5GA158) (21YF5GA158)

甘肃省知识产权计划项目(21ZSCQ013) (21ZSCQ013)

无线电工程

1003-3106

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