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基于YOLO v3深度学习算法的道路裂缝识别模型研究
作者姓名:苏卫国  王景霄
作者单位:华南理工大学土木与交通学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(编号:51778242);
摘    要:
针对道路裂缝检测识别需人工参与、传统算法识别不准确等问题,提出一种基于YOLO v3深度学习算法的道路裂缝识别方法。首先将数据集图片缩放成416×416,然后利用Labelme对数据进行裂缝标注并对边界框位置信息进行转换,最后利用YOLO v3算法框架进行模型训练。结果表明:YOLO v3算法的精确率、召回率、F1分数都大于95%,图片检测速度达到0.123 1 s/张。YOLO v3深度学习算法在精度和速度上都满足了道路裂缝实时检测的要求。

关 键 词:道路裂缝  深度学习  YOLO v3  边界框
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