【技术实现步骤摘要】
一种基于YOLOv5网络模型的路面塌陷识别检测方法
[0001]本申请涉及计算机图像检测识别领域，提供了一种基于YOLOv5网络模型的路面塌陷识别检测方法。
技术介绍
[0002]目前，对于路面塌陷灾害类型的识别主要有两个过程。第一个过程是对地质雷达图进行得到有可能出现风险的区域。通过地质雷达探测仪探测路面得到其路面下的地质雷达图，之后再由非常丰富经验的地质灾害识别人员，通过人力去圈出有可能出现风险的区域。第二个过程是分析切面图上有可能出现风险区域对应的剖面图。剖面图对应的是土地内部的一个个波形，通过灾害识别人员分析波形，判断当前位置是否是否出现了灾害，并且进一步判断出现的是哪一种灾害，最终得出结论。
[0003]对于上述提到目前路面塌陷灾害类型识别过程，具有非常明显的三个缺陷。一是需要识别灾害人员专业能力非常强。在对地址雷达图切面圈区域的时候，要求识别人员能够有丰富的经验，并且要能够主观结合客观因素对某个区域作出正确的判断。否则，如果少圈可能会漏掉非常严重的灾害区域；如果多圈则会浪费过多的时间成本去分析不必要的区域...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于YOLOv5网络模型的路面塌陷识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取作为样本的地质雷达图，地质雷达图为包含时序特征的地下平面扫描图和包含时序特征的剖面实时波形图；步骤2、对平面扫描图灰度值进行圈区域操作得到可能存在风险的区域，记为区域A，将区域A在平面扫描图上分割开，得到去除不存在风险区域的只包含有区域A的区域筛选图A；步骤3、对剖面实时波形图，使用缓冲扫描区
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主扫描区
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缓冲扫描区结构获得边界
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塌陷区
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边界信息构成的区域B，将区域B在平面扫描图上分割开，得到去除不存在风险区域的只包含有区域B的区域筛选图B；步骤4、将区域筛选图A和区域筛选图B根据时序特征组成数据对；步骤5、对每个数据对打上地质灾害类别标签后，划分测试集和训练集；步骤6、通过训练集和测试集完成YOLOv5模型训练，得到训练好的YOLOv5模型；步骤7、实时获取地质雷达图，通过步骤步骤2
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步骤4处理后，送入训练好的YOLOv5模型进行地质灾害类别识别。2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv5网络模型的路面塌陷识别检测方法，其特征在于：步骤2具体包括：步骤2.1：平面扫描图简称为样本图片，通过平均分析样本图片得到一个灰度值N，第一次遍历样本图片，先从样本图片的第一个像素进行判断，由左到右大于N灰度值的设置为1，小于N灰度值的设置为0，经过...
【专利技术属性】
技术研发人员：星文太，周程，李浩，刘雨江，
申请(专利权)人：青海省建筑建材科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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