摘要
摘要：铁路隧道裂缝会影响隧道的结构稳定性和运营安全，裂缝病害的自动化检测亟待解决。传统的人工巡检方法自动化程度较低，检测效率低下，无法满足大规模隧道的快速检测需求。针对这一问题，提出了一种基于YOLOv7网络的铁路隧道裂缝检测方法，并在自建的铁路隧道裂缝数据集中进行模型训练和参数调优。实验结果表明，YOLOv7模型的F1分数、AP分别为84.49%、85.19%，相比于YOLOv5和Faster RCNN对比模型分别提高了3.97%、3.83%，5.69%、5.43%。YOLOv7模型综合性能最优秀，适用于铁路隧道工程的裂缝检测任务。
出版日期
2024年05月30日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
