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基于YOLOv8的道路路面裂缝智能检测

Intelligent detection of road pavement cracks based on YOLOv8
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摘要 针对路面病害检测中存在的病害尺度差异大、多尺度病害特征提取难、病害在图像中占比小等问题,提出一种基于YOLOv8网络的道路路面裂缝智能检测方法,并在自建的道路路面裂缝数据集中进行模型训练和参数调优。结果表明,n、s、m、l、x 5种版本YOLOv8模型的精确率分别为90.2%、91.2%、91.1%、92.2%、89.0%,召回率分别为86.9%、87.8%、89.9%、87.5%、90.1%,综合比较,YOLOv8m最优,其平均检测精确率和F 1分数分别为94.8%、90.5%,计算量为78.7,适用于道路工程路面裂缝智能检测。
作者 彭建忠 李琛琛 刘李彦 杨豪 张军辉 PENG Jianzhong;LI Chenchen;LIU Liya
出处 《公路与汽运》 2024年第5期89-94,163,共7页 Highways & Automotive Applications
基金 浙江省交通运输厅重大研发项目(ZJXL-SJT-202316A)。
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