面向多类路面病害的智能集成检测方法OACHSSCDCSTPCD
为提升路面病害检测效率,弥补当前病害排查手段低效费时的弊端,本文以深度学习技术为支撑,结合图像分类与目标检测技术,提出一种面向多类型路面病害的集成性智能检测方法。该方法将路面种类分类、路面病害判别和路面病害检测3个功能模块进行有效集成。首先,调整VGG-16算法,并加入SE注意力机制;其次,优化YOLOv7检测网络,添加小目标检测层的同时融入CBAM前馈卷积注意模块。结果表明,调整后的VGG-16网络在路面种类分类、路面病害判别任务上准确率均在9…查看全部>>
韩豫;李文涛;刘泽锋;李康;杨林
江苏大学土木工程与力学学院,江苏镇江212013江苏大学土木工程与力学学院,江苏镇江212013江苏大学土木工程与力学学院,江苏镇江212013江苏大学土木工程与力学学院,江苏镇江212013江苏大学土木工程与力学学院,江苏镇江212013
交通运输
道路工程道路病害检测深度学习图像分类YOLOv7
《土木工程与管理学报》 2024 (2)
P.10-17,30,9
江苏省高层次人才项目(SZCY-014)江苏省研究生实践创新计划(SJCX22_1872)企业委托项目(KSJCKY202003)。
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