Jun, 2024

基于深度学习的自动道路裂缝检测与分类

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TL;DR本研究提出了使用 You Only Look Once (YOLO) 版本五（YOLOv5）和版本八（YOLOv8）算法来检测和分类道路路面裂缝的方法。实验结果表明，在不同照明条件和图像尺寸下，路面裂缝的检测精度可达 67.3%。该研究的发现可以帮助公路管理机构准确地检测和分类不同照明条件下的资产状况，减少人工检查的成本和时间，极大地降低公路资产维护的成本。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度卷积神经网络和自适应阈值法的道路裂纹检测

    本文提出了基于深度学习和自适应图像分割的道路龟裂检测算法，该算法采用深度卷积神经网络、双边滤波和自适应阈值方法，可以高效准确地检测道路表面龟裂并扩大安全。

    Apr, 2019

  • Cycle-YOLO: 一种高效稳健的路面损害检测框架

    本文提出了一个增强的道路损伤检测方法，利用 CycleGAN 和改进的 YOLOv5 算法，通过数据增强方法、注意力机制和空洞空间金字塔池化等技术，成功实现了道路损伤的实时、准确检测，并在实际应用中取得了良好结果。

    May, 2024

  • 用于柔性路面裂缝检测的卷积神经网络

    该研究使用了六种卷积神经网络模型来进行道路裂缝的检测，并使用一个由 14000 个样本组成的新型真实二元裂缝数据集进行微调，观察数据集扩增的效果，并得出 ResNet 和 VGG16 模型具有最高精度为 98% 的结论。

    Apr, 2023

  • 道路病害识别中的深度学习方法：综述

    综述最近图像处理和深度学习技术在道路病害检测和分类中的广泛应用，介绍了机器学习和深度学习算法在提高效率和准确性方面的优势，讨论了无人机数据采集的整合以及处理高分辨率图像的深度学习算法在有效检测和分类不同道路病害方面的价值。

    Aug, 2023

  • YOLO9tr：一种利用广义高效层聚合网络和注意力机制的轻量级路面损坏检测模型

    本研究提出了 YOLO9tr，一种基于深度学习的新型轻量级目标检测模型，用于道路损坏检测，其在特征提取和注意力机制方面引入了部分注意力块，以提高在复杂情况下的检测性能，并通过多国的道路损坏图像数据集进行训练，扩展了损坏分类范围，并与 YOLO8、YOLO9 和 YOLO10 等先进模型相比具有更高的精度和推断速度，达到高达 136FPS 的帧率，适用于实时应用，该研究进一步验证了部分注意力块的有效性，突出了 YOLO9tr 在实时道路状况监测中的潜力，为维护安全和功能良好的道路基础设施提供了稳健和高效的解决方案。

    Jun, 2024

  • 基于 YOLOv8 的道路危害的视觉检测：坑洞、下水道盖和人孔

    在道路基础设施维护和保障道路安全中，有效检测道路危险是至关重要的。本研究评估了 YOLOv8，一种物体检测模型，在检测路面危险，如坑洞、下水道盖和人孔等方面的综合性能。通过与之前版本 YOLOv5 和 YOLOv7 的比较分析，强调了计算效率在各种应用中的重要性。本文探讨了 YOLOv8 的架构，并探索了旨在提高检测准确性的图像预处理技术，包括光照、道路类型、危险大小和类型的多样条件。此外，通过调整学习率、批量大小、锚点框大小和增强策略进行超参数调优实验，优化模型的性能。模型评估基于 Mean Average Precision (mAP)，这是一种广泛接受的物体检测性能指标。通过在多种测试场景下计算 mAP 分数，本研究评估了模型的稳健性和泛化能力，强调了 YOLOv8 在道路危险检测和基础设施维护中的重要性。

    Oct, 2023

  • 裂纹图像的分割工具

    本研究提出了一种半自动裂缝分割工具，通过图像处理算法利用多方位小波变换构建图像的 “方向得分”，从而计算出最佳裂缝路径，进而实现像素级的分割，该方法优于完全自动方法，并显示出成为手动数据标注的合适替代方法的潜力。

    Mar, 2024

  • 使用联网车辆数据和深度学习模型自动提取相关道路基础设施

    通过利用车联网数据和深度学习模型，在道路基础设施映射方面取得了显著的成果，提出了一种基于 geohashing 和 YOLOv5 算法的自动识别路口的新方法，实验证明了该方法的高准确性和广泛应用前景。

    Aug, 2023

  • 针对钢桥高分辨率图像中裂缝的深度学习分割

    利用无人机和图像处理技术自动化当前桥梁视觉检查实践是提高检查效果、鲁棒性和降低成本的一种显著途径。本文研究了一种新颖的深度学习方法，用于检测高分辨率钢桥图像中的疲劳裂纹，首先，我们介绍了一个包含钢桥裂纹图像的新颖而具有挑战性的数据集。其次，我们将 ConvNext 神经网络与先前最先进的编码器 - 解码器网络集成，进行裂纹分割研究和报告，并研究了在应用于高分辨率钢桥裂纹图像时使用背景补丁对网络性能的影响。最后，我们引入了一种损失函数，允许在训练过程中使用更多的背景补丁，从而显著降低了误报率。

    Mar, 2024

  • 用于路面裂缝检测的特征金字塔和分层增强网络

    为了确保道路安全，需要进行路面裂缝检测。本研究提出一种基于深度学习的新型网络体系结构，称为特征金字塔和分层增强网络（FPHBN），以解决路面裂缝检测中的难题。实验表明，该方法在准确性和通用性方面优于现有的检测、边缘检测和语义分割方法。

    Jan, 2019