基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统设计

针对目前采用深度学习框架的路面裂缝检测方法存在落地应用难、成本高与效率低等问题，设计了基于Jetson TX2的路面裂缝检测系统。通过YOLOv5网络识别路面裂缝，使用U-Net网络对裂缝目标进行分割，并根据分割结果进行路面健康评价；其次，利用TensorRT方法优化深度学习模型，提高推理速度；最后，结合DeepStream框架设计路面视频流分析系统并部署到Jetson TX2嵌入式平台。实验结果表明：路面裂缝目标检测模型对横向、纵向和网状裂缝3种路面常见路面裂缝的检测精度均达到了90%以上，且模型优化后的推理速度为30.7 ms/帧，速率提升35.1%;最后经过验证，Jetson TX2嵌入式平台的裂缝漏检率较低且满足路面裂缝检测的实时性，能够降低路面裂缝检测的成本，给出相应的维修建议，提高路面裂缝检测效率与自动化程度。