【摘 要】
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2010年以来,我国公路总里程数逐年增加,截止到2019年末,全国公路总里程达501.25万公里。由于长期处于复杂的天气条件和重载荷环境下,公路路面病害频发,2019年我国公路养护里程达495.31万公里,占公路总里程98.8%。同时,在路面病害检测领域,传统的人力检测和数字图像处理方法成本高、耗时长、准确率低,极端情况下甚至会影响交通正常行驶,已经越来越不适用于路面病害检测工作。针对以上存在的问
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2010年以来,我国公路总里程数逐年增加,截止到2019年末,全国公路总里程达501.25万公里。由于长期处于复杂的天气条件和重载荷环境下,公路路面病害频发,2019年我国公路养护里程达495.31万公里,占公路总里程98.8%。同时,在路面病害检测领域,传统的人力检测和数字图像处理方法成本高、耗时长、准确率低,极端情况下甚至会影响交通正常行驶,已经越来越不适用于路面病害检测工作。针对以上存在的问题,提出一种基于深度学习的路面病害检测方法,使用目标检测领域兼具速度和精度的一阶段目标检测YOLO（You Only Look Once）算法,设计并实现一种网络模型,实现对路面病害的检测。为了提升YOLO模型在精度上的表现效果,首先使用Kmeans算法对标注的边界框进行聚类,获得更适合的先验框;针对算法损失函数中IOU（Intersection Over Union）指标不能精确地反映两个框之间的重合程度的问题,提出使用CIOU（Complete-IOU）损失函数替换原始损失函数中的回归损失部分,CIOU损失函数将两框的重叠区域面积、中心点距离和长宽比一致性都考虑在内,目标框的回归过程更加稳定;针对算法中的Leaky Re LU激活函数不够平滑,信息难以深度流动的问题,使用Mish激活函数对其进行替换;最后为了更好地将局部特征与全局特征相融合,借鉴空间金字塔的思想,在模型中嵌入SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构,丰富特征图的表达能力。使用改进后的YOLOv3算法对路面上最常见病害,包括横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝、松散沉陷拥包等,以及特殊的路面设施状况,包括人行横道白线模糊、路面标志白线模糊、公共设施孔等进行检测,实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在路面病害数据集上m AP值相较与原算法从50.53%提高到了57.41%,精度得到了提升,验证了改进策略的有效性,改进后的算法更能满足路面病害的检测需要。
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