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基于yolov8的道路路面病害检测
基于yolov8的道路路面病害检测
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摘要
摘要:针对复杂路面情况下道路路面病害识别检测精度低且检测模型过大的问题,提出一种基于yolov8的道路路面病害识别检测算法。通过在算法结构中引入AFPN自适应空间融合结构,提高了道路路面病害检测的平均精度均值和检测准确率,且此方法在实际道路路面病害检测与识别中能够快速的检测出路面的破损位置及类型。
DOI
54kg58kldk/7787333
作者
祝浪洪
机构地区
重庆交通大学信息科学与工程学院 重庆 400074
出处
《中国科技信息》
2023年18期
关键词
路面病害
目标检测
深度学习
yolov8
AFPN
分类
[建筑科学][建筑技术科学]
出版日期
2023年11月10日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
中国科技信息
2023年18期
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