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基于YOLO v3深度学习算法的道路裂缝识别模型研究
| 题名： | 基于YOLO v3深度学习算法的道路裂缝识别模型研究 |
| 作者： | 苏卫国;王景霄 |
| 关键词： | 道路裂缝;深度学习;YOLO v3;边界框 |
| 摘要： | 针对道路裂缝检测识别需人工参与、传统算法识别不准确等问题，提出一种基于YOLO v3深度学习算法的道路裂缝识别方法。首先将数据集图片缩放成416×416，然后利用Labelme对数据进行裂缝标注并对边界框位置信息进行转换，最后利用YOLO v3算法框架进行模型训练。结果表明：YOLO v3算法的精确率、召回率、F1分数都大于95%，图片检测速度达到0.1231s/张。YOLO v3深度学习算法在精度和速度上都满足了道路裂缝实时检测的要求。 |
| 期刊名称： | 中外公路 |
| 出版年： | 2023 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 58-63 |
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