基于多通道特征融合的道路病害智能检测算法

贾睿; 赵红岩

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基于多通道特征融合的道路病害智能检测算法

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为实现道路病害的智能识别,帮助道路养护部门便捷、高效开展日常巡检养护工作,提出一种基于多通道特征融合的道路病害智能检测算法。本算法在YOLOv5中引入通道注意力模块,利用通道注意力模块为多层级病害特征赋予权重,弱化背景和噪声影响,获得更精确的语义级别病害信息。实验结果表明,提出Attention-YOLOv5算法的检测精度和mAP分别为40.51%、27.97%,比原始的YOLOv5算法提升了3.1%、1.6%,可以有效检测出包括横纵裂缝、龟裂、坑槽等多类型路面病害。

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来源
《价值工程》 |2022年第31期|123-125|共3页
作者
贾睿; 赵红岩;
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作者单位

辽宁省交通高等专科学校;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;路面的养护与维修;
关键词
道路病害检测; 深度学习; 目标检测; 注意力机制;

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