【技术实现步骤摘要】
本申请涉及路面内部病害检测，尤其涉及一种基于yolov8n的路面结构内部病害检测方法。
技术介绍
1、近年来，随着城市化进程的加速，道路和桥梁等基础设施的建设和维护变得愈加重要。然而，路面结构内部的病害，如裂缝和空洞，常常难以通过肉眼或传统检测方法及时发现和修复。三维探地雷达（gpr）技术作为一种非破坏性检测手段，能够提供高精度的地下结构信息，已被广泛应用于道路检测领域。然而，gpr数据的处理和分析面临着诊断效率低、精度不足以及高昂人工成本的问题。传统的gpr数据处理方法依赖专家的手工分析，效率低且容易出现主观误差，难以满足现代基础设施维护的需求。
2、传统的路面病害检测方法主要依赖于人工巡检和视觉评估，这种方法不仅耗时费力，而且易受主观因素影响，导致诊断的准确性和可靠性不足。近年来，随着非破坏性检测技术的发展，三维探地雷达（gpr）技术因其高效、实时的优势而被广泛应用于路面病害的检测。gpr技术利用电磁波穿透路面，通过分析反射波信号的特征，能够获取路面内部结构的详细信息，包括不同材料的分布和病害的存在。
3、深...
【技术保护点】
1.一种基于YOLOv8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于YOLOv8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，对所述GPR路面内部结构病害数据集进行标注处理，标注内容包括三种类型层间不良、松散破碎和裂缝。
3.根据权利要求1所述的基于YOLOv8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，在所述步骤S2中，训练时GPR路面内部结构病害数据集按照8:1:1的比例分成训练集、测试集和验证集。
4.根据权利要求1所述的基于YOLOv8n的路面结构内部病害检测方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于yolov8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于yolov8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，在所述步骤s1中，对所述gpr路面内部结构病害数据集进行标注处理，标注内容包括三种类型层间不良、松散破碎和裂缝。
3.根据权利要求1所述的基于yolov8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，在所述步骤s2中，训练时gpr路面内部结构病害数据集按照8:1:1的比例分成训练集、测试集和验证集。
4.根据权利要求1所述的基于yolov8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，在所述步骤s3中，在所述backbone模块中将c2f模块替换为c2f_cot模块，引入cot结构全局特征增强能力；
5.根据权利要求4所述的基于yolov8n的路面结构内部病害检测方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述neck模块获取从sppfcspc模块输出的特征图，经过上采样模块放大其尺寸，放大后的特征图与第一c2f模块输出的特征图以逐元素相加...
【专利技术属性】
技术研发人员：于新，张军，朱浩然，郭俊凯，周丽军，张林梁，周晓旭，付玉强，孟利强，李灿，李振宇，王新辉，董晨，陈晨，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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