基于深度学习的路面缺陷检测方法研究

路面缺陷会给公路监管和路面养护带来严重影响,本文针对目前路面缺陷图像采集方法成本高、效率低的问题,提出一种基于深度学习的路面缺陷检测方法。该方法包括目标检测和图像分割子系统,其中,目标检测使用YOLOv5模型来提升路面缺陷位置识别精准率;图形分割使用“U”形多尺度扩张卷积网络(U-Multiscale Dilated Network,U-MDN)来增强路面缺陷深度特征提取。使用目标检测数据集和图像分割数据集进行试验,其中YOLOv5模型精度为92%;比较U-Net模型和U-MDM模型,U-MDN模型的Precision、Recall和F1-score指标综合表现最优,充分证明了该方法对路面缺陷检测具有有效性。