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多阶段改进YOLOv5s算法在墙面施工中的裂缝检测效果分析
1
作者
吴红翠
邵佰春
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第7期119-122,共4页
墙面裂缝如果不及时发现和处理,会引发一系列的安全问题,如墙体脱落、渗水等,进而会给人们的生命财产安全带来威胁。传统的检测方法难以实现精准定位,为此研究基于YOLOv5s算法并对其网络结构进行优化,以提高其计算能力和鲁棒性,最终对...
墙面裂缝如果不及时发现和处理,会引发一系列的安全问题,如墙体脱落、渗水等,进而会给人们的生命财产安全带来威胁。传统的检测方法难以实现精准定位,为此研究基于YOLOv5s算法并对其网络结构进行优化,以提高其计算能力和鲁棒性,最终对墙面裂缝检测系统进行优化设计。经实验验证,结果可知研究设计的多目标改进YOLOv5s算法可以对不同类型的墙面裂缝进行准确分类,其中对纵向裂缝的预测精度为97.2%,对横向裂缝的预测精度值为98.8%,对网状裂缝的预测精度值为96.4%。综上可知,优化设计的裂缝检测系统可以准确区分不同类型的裂缝,有利于提高墙面施工中的效率并降低检测和维修成本。
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关键词
墙面裂缝检测
多阶段方法
YOLOv5s
图像
检测
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题名
多阶段改进YOLOv5s算法在墙面施工中的裂缝检测效果分析
1
作者
吴红翠
邵佰春
机构
合肥财经职业学院建筑工程学院
安徽安利材料科技股份有限公司
出处
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第7期119-122,共4页
基金
2023年度安徽省高校自然科学研究项目重点项目(2023AH052567)。
文摘
墙面裂缝如果不及时发现和处理,会引发一系列的安全问题,如墙体脱落、渗水等,进而会给人们的生命财产安全带来威胁。传统的检测方法难以实现精准定位,为此研究基于YOLOv5s算法并对其网络结构进行优化,以提高其计算能力和鲁棒性,最终对墙面裂缝检测系统进行优化设计。经实验验证,结果可知研究设计的多目标改进YOLOv5s算法可以对不同类型的墙面裂缝进行准确分类,其中对纵向裂缝的预测精度为97.2%,对横向裂缝的预测精度值为98.8%,对网状裂缝的预测精度值为96.4%。综上可知,优化设计的裂缝检测系统可以准确区分不同类型的裂缝,有利于提高墙面施工中的效率并降低检测和维修成本。
关键词
墙面裂缝检测
多阶段方法
YOLOv5s
图像
检测
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TU746 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多阶段改进YOLOv5s算法在墙面施工中的裂缝检测效果分析
吴红翠
邵佰春
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2024
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