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基于深度学习YOLO模型的高原山区沥青路面病害自动识别
汇报人:
2024-01-24
引言
YOLO模型原理及算法介绍
高原山区沥青路面病害类型及特征
基于YOLO模型的自动识别方法设计
实验结果与分析
结论与展望
contents
目
录
01
引言
国外研究现状
深度学习在路面病害识别领域的应用已得到广泛关注,YOLO等模型在路面裂缝、坑槽等病害识别方面取得了显著成果。
国内研究现状
国内学者在路面病害识别方面也开展了大量研究工作,基于深度学习的自动识别技术已成为研究热点。
存在的问题
现有研究主要集中在平原地区和城市道路,针对高原山区沥青路面病害的自动识别研究相对较少。
01
04
05
06
03
02
研究目的:本研究旨在开发一种基于深度学习YOLO模型的高原山区沥青路面病害自动识别方法,实现高效、准确的路面病害检测。
研究内容
1.构建高原山区沥青路面病害数据集,包括裂缝、坑槽、车辙等常见病害类型。
2.对YOLO模型进行改进和优化,提高其针对高原山区沥青路面病害的识别性能。
3.设计并实现基于改进YOLO模型的高原山区沥青路面病害自动识别算法。
4.在实际高原山区公路上进行实验验证,评估算法的准确性和实时性。
02
YOLO模型原理及算法介绍
预处理
对输入图像进行缩放、归一化等预处理操作,以适应模型的输入要求。
网络前向传播
将预处理后的图像输入到YOLO模型中,进行一次前向传播,得到每个网格预测的边界框、置信度以及类别概率。
非极大值抑制(NMS)
对预测的边界框进行非极大值抑制,消除冗余的预测框,确保每个目标只被一个边界框所标注。
结果输出
将经过NMS处理后的边界框、置信度以及类别概率输出,作为目标检测的结果。
对小目标和密集目标的检测效果较差
由于YOLO模型采用固定大小的网格进行预测,因此对于小目标和密集目标的检测效果较差。
定位精度有待提高
与一些其他目标检测算法相比,YOLO模型的定位精度相对较低。
03
高原山区沥青路面病害类型及特征
裂缝
车辙
松散
坑槽
高原山区道路坡陡弯急,重载车辆频繁制动和启动,容易造成沥青路面车辙。
由于沥青老化、骨料剥落等原因,路面可能出现松散现象,影响行车安全。
水损害是高原山区沥青路面坑槽产生的主要原因,雨水或雪水渗入路面结构内部,导致沥青与骨料剥离,形成坑槽。
沥青路面在高原山区常常因为温度变化、荷载作用等因素产生裂缝,包括横向裂缝、纵向裂缝和网状裂缝等。
坑槽特征
坑槽面积、深度和形状等是描述坑槽特征的主要参数。高原山区坑槽多呈圆形或不规则形状,深度较大。
裂缝特征
裂缝宽度、长度和密度等是描述裂缝特征的主要参数。高原山区沥青路面裂缝多呈不规则分布,宽度和长度各异。
车辙特征
车辙深度、宽度和长度等是描述车辙特征的主要参数。高原山区车辙多呈V形或U形,深度较大。
松散特征
松散面积、深度和骨料剥落程度等是描述松散特征的主要参数。高原山区沥青路面松散多呈点状或小片状分布。
气候因素
交通因素
材料因素
施工因素
高原山区气候恶劣,昼夜温差大,紫外线辐射强,容易导致沥青老化、开裂等问题。
沥青混合料的配比、骨料性质等对路面性能有重要影响。不合理的材料设计容易导致路面出现病害。
高原山区道路坡陡弯急,重载车辆多,交通荷载对路面的作用力强,容易造成路面损坏。
施工质量对路面性能也有重要影响。如压实不足、温度控制不当等问题都可能导致路面出现病害。
04
基于YOLO模型的自动识别方法设计
数据采集
使用高清摄像头在高原山区沥青路面进行图像采集,确保图像质量和多样性。
数据标注
对采集到的图像进行病害标注,包括裂缝、坑槽、车辙等常见病害类型。
数据增强
通过旋转、裁剪、缩放等操作扩充数据集,提高模型的泛化能力。
03
02
01
模型选择
选用YOLOv5模型作为基础架构,因其具有较高的准确率和实时性。
损失函数设计
针对病害识别任务,设计合适的损失函数,如类别损失、框损失等。
模型训练
在构建好的数据集上进行模型训练,采用适当的优化器和学习率策略。
模型优化
通过调整网络结构、增加卷积层、使用更深的网络等方式优化模型性能。
准确率
衡量模型正确识别病害的能力,即正确识别的病害数量占总病害数量的比例。
召回率
反映模型对病害的查全能力,即正确识别的病害数量占实际存在病害数量的比例。
F1分数
综合考虑准确率和召回率,用于评估模型的综合性能。
实时性
评估模型处理一张图像所需的时间,以确保在实际应用中具有实时响应能力。
05
实验结果与分析
03
数据集划分
将数据集划分为训练集、验证集和测试集,用于模型训练、验证和测试。
01
数据集来源
采用公开数据集,包含高原山区沥青路面多种病害的高清图像。
02
数据预处理
对原始图像进行裁剪、缩放、归一化等操作,以适应
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