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發布時間：2023-10-17 19:37:00 作者：學術小編 來源：m.1888yd.cn
隨著我國道路建設的快速發展,道路檢查及養護工作也日益繁重。 裂縫檢測是道路養護工作中的重要環節,在裂縫初期對其進行及時有效的檢測維護措施,可以避免道路結構的損壞及交通事故的發生。 目前,傳統的道路裂縫檢測工作以人工檢測方式為主,效率低下,耗時較長且檢測精度低,及時準確的公路病害檢測已經成為我國公路維修和養護管理的重要研究課題。 難以滿足當下道路發展的需求。 來,深度學習技術在計算機視覺領域已取得顯著成果,在交通及工業生產等場景中具有廣泛應用,基于嵌入式設備、智能手機、FPGA、云端等深度學習平臺的部署開發也在逐漸發展,為基于深度學習技術的智能化道路裂縫檢測系統提供了可能。
來,深度學習技術在計算機視覺領域已取得顯著成果,在交通及工業生產等場景中具有廣泛應用,基于嵌入式設備、智能手機、FPGA、云端等深度學習平臺的部署開發也在逐漸發展,為基于深度學習技術的智能化道路裂縫檢測系統提供了可能。 本文主要基于YOLOV5深度網絡對道路的病害進行檢測和識別。
對于大規模數據的訓練，在時間效率上有極其顯著的優勢。 因此，將CNN 用在道路路面裂縫識別檢測方面，通過使用大規模數據集對網絡模型進行訓練，可以解決傳統計算機模型在訓練識別上耗時等問題，還可以提高識別精度和檢測效 率。 由于深度學習具有優良的泛化能力和魯棒性，目前國內外已將該方法應用到土 木結構的計算機視覺檢測。
國內外路面裂縫檢測系統的 優點主要有：相對于傳統的人工檢測大大提高了檢查效率；采用移動車輛來獲 取圖像信息，方便實用；引入圖像處理技術來對圖像進行處理，使得目標更易識別；部分采用照明設備，增加圖像的清度；手持檢測設備方便攜帶，信息采集 準確，成本低，方便操作和適用性較強等。 但是，目前國內外路面檢測系統也有一些較嚴重的缺陷：車載設備造價昂貴， 且維護成本大。
