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基于YOLO算法的橋面鋪裝及其資產(chǎn)檢測技術(shù)

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摘要 由于環(huán)境影響、交通量增加和自然老化的綜合作用,橋面鋪裝及其附屬資產(chǎn)服役狀態(tài)不斷出現(xiàn)變化,及時獲取鋪裝及資產(chǎn)信息是開展養(yǎng)護(hù)決策的關(guān)鍵問題。文章以某長江公路大橋?yàn)檠芯繉ο?,首先建立鋪裝及資產(chǎn)的視頻數(shù)據(jù)集,采用YOLO-v5為機(jī)器視覺辨識框架,結(jié)合最佳訓(xùn)練策略擬合了適用于橋面鋪裝及資產(chǎn)的檢測模型。研究結(jié)果表明,檢測模型能夠有效提高日常巡檢效率,根據(jù)測試集數(shù)據(jù)顯示,該文建立的檢測模型最高檢測準(zhǔn)確率可達(dá)到97.2%,交并比為55.1%,相比同類模型具有顯著優(yōu)勢。(剩余4086字)

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