【摘 要】
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公路路面破损检测方法的好坏对公路路面的维护至关重要,会直接影响路面维护所需投入的人力、财力。故本文提出一种改进YOLOV3模型的公路路面破算检测方法。该方法在原YOLOV3模型上增加2个DenseBlock结构,能够提高网络特征提取能力。同时,优化边界框损失函数,使其对裂缝大小具有较高鲁棒性。实验结果表明,对光照条件差、破损裂缝复杂的图像,本文方法的检测率远远高于传统SVM方法,同时检测精度也高于
【基金项目】
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2020年国家级大创项目“基于机器视觉的公路路面破损智能检测技术研究”（项目编号：S202010709054）；
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公路路面破损检测方法的好坏对公路路面的维护至关重要,会直接影响路面维护所需投入的人力、财力。故本文提出一种改进YOLOV3模型的公路路面破算检测方法。该方法在原YOLOV3模型上增加2个DenseBlock结构,能够提高网络特征提取能力。同时,优化边界框损失函数,使其对裂缝大小具有较高鲁棒性。实验结果表明,对光照条件差、破损裂缝复杂的图像,本文方法的检测率远远高于传统SVM方法,同时检测精度也高于传统SVM方法。
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