一种基于改进YOLOV5的路面病害识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进YOLOV5的路面病害识别方法。所述基于改进YOLOV5的路面病害识别方法包括以下步骤：数据预处理、模型构建、特征提取、特征图分析、目标预测、损失计算、反向传播与优化、非极大值抑制、目标检测与输出、后处理。本发明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。

【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...

【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：