【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路面病害识别，具体的，涉及一种基于改进yolov5的路面病害识别方法。
技术介绍
1、近年来，城市基础设施建设的快速发展和交通运输需求的增加导致了道路网络的不断扩张和使用频率的提升。然而，长时间的车辆行驶和恶劣的天气条件可能导致路面出现各种病害，如裂缝、坑洼、龟裂等，这不仅影响了道路的使用寿命，也增加了交通事故的风险。传统的路面病害监测通常依赖于人工巡检，这种方式存在效率低、成本高、覆盖面有限等问题。因此，利用计算机视觉技术自动化地进行路面病害识别和监测具有重要意义。
2、深度学习技术在图像识别领域的广泛应用为自动化路面病害识别提供了新的解决方案。卷积神经网络（cnn）作为深度学习的代表性算法之一，通过层层卷积操作和特征提取，能够有效地对图像进行识别和分类。在目标检测领域，yolo（you only look once）系列算法以其快速的检测速度和准确的目标定位能力而备受关注。yolov5作为yolo系列的经典版本，在保持高速度的同时进一步提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
3、然而，将深度学习技术应用于路面病害识别任务仍然面临着一些挑战。首先，路面病害具有多样性和复杂性，不同类型的病害在形状、大小、颜色等方面差异巨大，这要求算法具备较强的泛化能力。其次，路面病害往往在不同的光照和天气条件下出现，这对算法的鲁棒性提出了更高的要求。因此，针对路面病害识别的特点和挑战，需要对现有的深度学习算法进行改进和优化，以提高其在实际应用中的性能和效果。
技术实现思路>
1、为了解决上述道路面病害的特征以及路面环境的多样性与复杂性，现有模型无论在模型预测精度还是预测速度上均已不能满足现实病害识别需求的技术问题，本专利技术提供一种基于改进yolov5的路面病害识别方法，通过引入网络深度更深的resnet结构以及采用专业化的数据增强策略，提升模型对于不同类型路面病害的特征提取能力，增强模型的泛化能力，使其能够更好地适应不同形状、大小、颜色等方面的路面病害；在yolov5的基础上增加额外的卷积层，增加网络的深度和复杂度提高模型的表达能力，使其能够更好地学习到路面病害的复杂特征，从而提升识别准确率。
2、本专利技术提供了一种基于改进yolov5的路面病害识别方法，包括以下步骤：
3、步骤一、数据预处理：对输入图像进行预处理；
4、步骤二、模型构建：构建基于卷积神经网络的检测模型，然后将yolov5的基础骨干网络替换为resnet t-50作为基础骨干网络；
5、步骤三、特征提取：通过卷积神经网络对输入路面病害图像进行特征提取，获取图像的高级语义特征表示，并引入cbam注意力机制；
6、步骤四、特征图分析：将特征图分为多个网格单元；
7、步骤五、目标预测：对每个网格单元进行目标预测；
8、步骤六、损失计算：根据预测结果与真实标签之间的差异计算损失函数；
9、步骤七、反向传播与优化：通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数；
10、步骤八、非极大值抑制：对模型输出的边界框进行后处理，采用非极大值抑制算法，去除重叠度较高的边界框，保留置信度最高的边界框作为最终的检测结果；
11、步骤九、目标检测与输出：将模型输出的检测结果解码，得到最终的目标检测结果；
12、步骤十、后处理：对检测结果进行后处理，以得到最终的目标检测结果。
13、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤一中，所述对输入图像进行预处理，除了对出入图像进行常规预处理操作外，针对不同类型和形状的路面病害，引入更加专业化的数据增强策略，包括病害形状的模拟生成以及模拟不同光照和天气条件下的路面状况。
14、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述模拟不同光照和天气条件下的路面状况包括增加光照变化、模糊效果以及雨雪覆盖。
15、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤二中，在resnet t-50的每个残差块之间引入残差连接，并在残差块内部采用残差单元结构，将输入直接加到输出。
16、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤三中，所述cbam注意力机制包括通道注意力和空间注意力。
17、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤五中，所述对每个网格单元进行目标预测包括目标存在的置信度预测、边界框位置预测以及目标类别预测。
18、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤六中，所述损失函数采用giou损失函数。
19、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤七中，采用随机梯度下降的优化算法，通过不断更新模型参数，得到最优预测模型。
20、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤九中，所述目标检测结果包括目标的类别、位置和置信度。
21、在本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法的一种较佳实施例中，所述步骤十中，所述对检测结果进行后处理包括筛选置信度阈值、去除小尺寸目标。
22、相较于现有技术，本专利技术提供的基于改进yolov5的路面病害识别方法具有以下有益效果：
23、一、本专利技术通过引入网络深度更深的resnet结构以及采用专业化的数据增强策略，提升模型对于不同类型路面病害的特征提取能力，增强模型的泛化能力，使其能够更好地适应不同形状、大小、颜色等方面的路面病害；在yolov5的基础上增加额外的卷积层，增加网络的深度和复杂度提高模型的表达能力，使其能够更好地学习到路面病害的复杂特征，从而提升识别准确率。
24、二、本专利技术引入残差连接以及cbam注意力机制，使得网络可以更好地传递梯度、缓解梯度消失问题，并且提升网络的训练效率和性能增强模型对于不同光照和天气条件下路面病害的识别鲁棒性，使得模型能够更好地适应不同环境条件下的路面病害识别任务。提高模型的训练效率和稳定性，加速模型的收敛速度，提高模型的泛化能力。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤一中，所述对输入图像进行预处理，除了对出入图像进行常规预处理操作外，针对不同类型和形状的路面病害，引入更加专业化的数据增强策略，包括病害形状的模拟生成以及模拟不同光照和天气条件下的路面状况。
3.根据权利要求2所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述模拟不同光照和天气条件下的路面状况包括增加光照变化、模糊效果以及雨雪覆盖。
4.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤二中，在ResNet t-50的每个残差块之间引入残差连接，并在残差块内部采用残差单元结构，将输入直接加到输出。
5.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤三中，所述CBAM注意力机制包括通道注意力和空间注意力。
6.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤五
7.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤六中，所述损失函数采用GIoU损失函数。
8.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤七中，采用随机梯度下降的优化算法，通过不断更新模型参数，得到最优预测模型。
9.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤九中，所述目标检测结果包括目标的类别、位置和置信度。
10.根据权利要求1所述的基于改进YOLOV5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤十中，所述对检测结果进行后处理包括筛选置信度阈值、去除小尺寸目标。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov5的路面病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进yolov5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤一中，所述对输入图像进行预处理，除了对出入图像进行常规预处理操作外，针对不同类型和形状的路面病害，引入更加专业化的数据增强策略，包括病害形状的模拟生成以及模拟不同光照和天气条件下的路面状况。
3.根据权利要求2所述的基于改进yolov5的路面病害识别方法，其特征在于，所述模拟不同光照和天气条件下的路面状况包括增加光照变化、模糊效果以及雨雪覆盖。
4.根据权利要求1所述的基于改进yolov5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤二中，在resnet t-50的每个残差块之间引入残差连接，并在残差块内部采用残差单元结构，将输入直接加到输出。
5.根据权利要求1所述的基于改进yolov5的路面病害识别方法，其特征在于，所述步骤三中，所述cbam...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡翌刚，欧鹏，肖滨，刘德坤，刘肖亮，
申请(专利权)人：湖南联智智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。