我们将使用YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。 Darknet与YOLOv4简介 Darknet 项目是一个开源对象检测框架,以为 YOLO 模型提供训练和推理支持而闻名。该库是用 C 编写的。 Darknet项目由Joseph Redmon于 2014年启动,并发布了第一个 ...
我们将使用YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。 Darknet与YOLOv4简介Darknet 项目是一个开源对象检测框架,以为 YOLO 模型提供训练和推理支持而闻名。该库是用 C 编写的。 Darknet项目由Joseph Redmon于 2014年启动,并发布了第一个 YOLO 论文。YOLOv3 发布后不久,它被Alexey Bochkovs...
如果你还记得的话,固定分辨率模型在测试数据集上给出了超过 69% 的最高 mAP。但在这里,与多分辨率模型相比,它检测到的坑洞更少。当坑洞很小或距离较远时,它通常会失败。这主要是因为多分辨率模型在训练期间学习了较小和较大坑洞的特征。这也提醒我们,我们在特定数据集上获得的指标可能并不总是直接代表我们在现...
1.选择正确的探测区域:使用金属探测仪前,首先需要确定探测区域是否于用户有关联,以免造成浪费时间和资源的情况。 2.正确调整金属探测仪:金属探测仪需要在正确的工作模式下工作,并且灵敏度需要正确调整。 3.注意安全问题:在探测地下坑洞或窟窿时,需要注意安全问题,以免意外伤害发生。 三、结论 ...
摘要:本篇博客深入讨论了一种采用深度学习技术实现的路面裂缝检测系统,该系统整合了最新的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果,专门设计来提高检测路面裂缝在包括静态图像、视频序列、实时视频流和批量处理文件中的准确性和效率。本文不仅详尽解释了YOLOv8算法背后的理论基础,还提供了实现该算法的Python...
摘要:本文介绍了一种基于深度学习的路面坑洞检测系统的代码,采用最先进的YOLOv8算法,并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果,能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的路面坑洞。文章详细解释了YOLOv8算法的原理,并提供了相应的Python实现代码、训练数据集,以及基于PySide6的用户界面(UI)。该系统实现了...
检测结果界面如下: 检测结果说明: 一、软件核心功能介绍及效果演示 软件主要功能 1. 可进行路面坑洞检测与分割; 2. 可实时计算总分割面积占比以及单个目标的分割面积占比; 3. 支持图片、图片批量、视频及摄像头进行检测分割; 4. 界面可实时显示目标位置、分割结果、分割面积占比、置信度、用时等信息; ...
而路面坑洞检测系统就像是一位默默守护道路的“隐形卫士”,时刻关注着路面的状况,及时发现并报告坑洞的存在。这个系统的工作原理十分精妙。它通常采用了先进的传感器技术和图像识别算法,能够对路面进行实时监测和数据采集。例如,一些系统会安装在专门的检测车辆上,车辆在道路上行驶时,传感器会不断地收集路面的信息,...
索引条目 —— 坑洞检测,单模语义分割,卷积神经网络,特征融合 1. 简介: 坑洞是道路表面相当大的构造异常。它们是由当雨水渗透到路面下所引起的道路表面的收缩和扩展引起的。受雨水影响的道路表面区域由于轮胎引起的震动导致情况进一步恶化。这些道路表面使得道路无法通行。车辆的通行能够使得道路表面下的材料发生移动,这种...
路面坑洞检测系统,是一种集成了高精度传感器、图像识别技术和人工智能算法的智能监测系统。它能够自动识别并报告路面坑洞的位置、大小和深度,为道路维护部门提供及时、准确的数据支持。二、技术特点 1. **实时监测**:系统采用移动式检测设备,实现对路面的实时监测,及时发现坑洞隐患。2. **高精度识别**:通过先进...