【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路坑洼目标检测，特别是一种基于改进cbam注意力机制的yolov7道路坑洼检测方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和交通运输的蓬勃发展，道路坑洼问题已成为城市交通管理和市容提升的一大难题。道路坑洼不仅会影响驾驶者的行车安全，还会导致车辆损坏、交通拥堵以及不适当的维护成本。传统的人工巡查方法虽然被广泛采用，但其效率低下、主观性强以及可能的遗漏等问题使得其无法满足现代城市交通管理的需求。
2、为了解决这些问题，计算机视觉领域逐渐引入深度学习技术来实现自动化的坑洼检测。然而，现有技术在应对复杂实际环境时仍存在一系列挑战：
3、1.数据获取和标注困难：深度学习模型通常需要大量的标注数据来进行训练。然而，采集并准确标注大规模的道路坑洼图像数据是一项耗时且费力的工作，而且可能受到光照、天气等因素的影响。
4、2.复杂背景和光照条件：道路坑洼通常位于复杂多变的背景之上，而且光照条件可能在不同时间和天气下发生变化。这导致现有模型在检测坑洼时容易受到背景干扰，从而产生误检或漏检现象。
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【技术保护点】
1.一种基于改进CBAM注意力机制的YOLOv7道路坑洼检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进CBAM注意力机制的YOLOv7道路坑洼检测方法，其特征在于，所述步骤S1中具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进CBAM注意力机制的YOLOv7道路坑洼检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进CBAM注意力机制的YOLOv7道路坑洼检测方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进CBAM注意力机...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进cbam注意力机制的yolov7道路坑洼检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进cbam注意力机制的yolov7道路坑洼检测方法，其特征在于，所述步骤s1中具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进cbam注意力机制的yolov7道路坑洼检测方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
4.根据权利...
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