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| 基于YOLOV5网络模型的市政道路检测识别 | |
| 作者单位： | 呼和浩特市市政建设服务中心,呼和浩特010020;内蒙古工业大学土木工程学院,呼和浩特010070;内蒙古青城城乡建设研究院,呼和浩特010070;呼和浩特市市政建设服务中心,呼和浩特010020;内蒙古工业大学土木工程学院,呼和浩特010070;内蒙古兴泰建设集团,内蒙古鄂尔多斯017000 |
| 基金项目： | 内蒙古自治区草原英才项目;内蒙古自治区人才开发基金;科技成果转化项目 |
| 摘 要： | 根据十四五规划中提出的加快智能化城市建设服务体系,市政道路是智慧城市建设的重要内容,道路损坏检测则是保证市政道路良好管理的重要手段。本文利用YOLOV5算法经过数据集制作、实验设定、模型训练、问题识别等过程对呼和浩特市市政道路损害情况识别,识别后通过系统及时告知维修人员检修,大大节省了人力和时间成本。对数据集中2000多张市政道路图像进行标注及分类及模型训练,实验表明,本文的模型mAP达到了0.9以上,该方法可以提高市政道路图像的检测精度。 |
| 关 键 词： | 深度学习 市政基础设施 YOLOV5算法 特征检测识别 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |