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基于YOLOX-Resnet50模型的路面病害识别方法的应用与验证
1
作者
张悦悦
梁聪
《内蒙古公路与运输》
2023年第6期5-8,18,共5页
为降低路面病害检测的人工和时间成本,提高检测效率,文章基于采集的G320国道某路段的病害数据,运用改进的YOLOX-Resnet50模型对路面病害进行智能识别,通过两轮训练(其中第二轮是在第一轮数据集的基础上优选数据集),以评估该模型的性能,...
为降低路面病害检测的人工和时间成本,提高检测效率,文章基于采集的G320国道某路段的病害数据,运用改进的YOLOX-Resnet50模型对路面病害进行智能识别,通过两轮训练(其中第二轮是在第一轮数据集的基础上优选数据集),以评估该模型的性能,探究YOLOX-Resnet50模型在路面病害检测方面的适用性。研究表明:YOLOX-Resnet50模型在路面检测中对病害检测准确度分别为车辙75%、标线67%、修补67%、纵向裂缝50%、横向裂缝40%、网裂24%,平均准确度达到了53.8%。该模型能初步替代人工对病害进行筛选,可有效减少人工及时间成本。
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关键词
yolox
-
resnet
50
道路病害
智能识别
检测
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职称材料
题名
基于YOLOX-Resnet50模型的路面病害识别方法的应用与验证
1
作者
张悦悦
梁聪
机构
江西省交通投资集团有限责任公司
华东交通大学交通运输工程学院
出处
《内蒙古公路与运输》
2023年第6期5-8,18,共5页
文摘
为降低路面病害检测的人工和时间成本,提高检测效率,文章基于采集的G320国道某路段的病害数据,运用改进的YOLOX-Resnet50模型对路面病害进行智能识别,通过两轮训练(其中第二轮是在第一轮数据集的基础上优选数据集),以评估该模型的性能,探究YOLOX-Resnet50模型在路面病害检测方面的适用性。研究表明:YOLOX-Resnet50模型在路面检测中对病害检测准确度分别为车辙75%、标线67%、修补67%、纵向裂缝50%、横向裂缝40%、网裂24%,平均准确度达到了53.8%。该模型能初步替代人工对病害进行筛选,可有效减少人工及时间成本。
关键词
yolox
-
resnet
50
道路病害
智能识别
检测
Keywords
yolox
-
resnet
50
pavement distress
intelligent recognition
detection
分类号
U416 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
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1
基于YOLOX-Resnet50模型的路面病害识别方法的应用与验证
张悦悦
梁聪
《内蒙古公路与运输》
2023
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