CN113902729A - 一种基于YOLO v5模型的路面坑洼检测方法 - Google Patents
一种基于YOLO v5模型的路面坑洼检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113902729A CN113902729A CN202111248110.6A CN202111248110A CN113902729A CN 113902729 A CN113902729 A CN 113902729A CN 202111248110 A CN202111248110 A CN 202111248110A CN 113902729 A CN113902729 A CN 113902729A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- yolo
- road surface
- module
- frame
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 31
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 8
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 5
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 abstract description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
Claims (9)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111248110.6A CN113902729A (zh) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 一种基于YOLO v5模型的路面坑洼检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111248110.6A CN113902729A (zh) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 一种基于YOLO v5模型的路面坑洼检测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113902729A true CN113902729A (zh) | 2022-01-07 |
Family
ID=79026270
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111248110.6A Pending CN113902729A (zh) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | 一种基于YOLO v5模型的路面坑洼检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113902729A (zh) |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114663769A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-06-24 | 杭州电子科技大学 | 一种基于YOLO v5的水果识别方法 |
CN114821492A (zh) * | 2022-04-10 | 2022-07-29 | 华东交通大学 | 一种基于YOLOv4的道路车辆检测系统及方法 |
CN114842429A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-08-02 | 中通服咨询设计研究院有限公司 | 一种基于yolov5的路况监测系统 |
CN114999183A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-02 | 扬州大学 | 一种交通路口车流量检测方法 |
CN115035305A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-09-09 | 寒武纪行歌(南京)科技有限公司 | 路面质量检测方法、装置及相关产品 |
CN115049961A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-13 | 成都信息工程大学 | 一种基于视频监控的违规丢地垃圾检测方法 |
CN115100452A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-09-23 | 江苏数恒智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统 |
CN115131821A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-09-30 | 大连理工大学 | 一种基于改进YOLOv5+DeepSort的校园人员穿越警戒线检测方法 |
CN115546749A (zh) * | 2022-09-14 | 2022-12-30 | 武汉理工大学 | 基于摄像机和激光雷达的路面坑洼检测及清扫和避让方法 |
CN116343028A (zh) * | 2023-03-05 | 2023-06-27 | 理工雷科智途(北京)科技有限公司 | 一种道路的路面检测方法及装置 |
CN116363530A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-06-30 | 北京天鼎殊同科技有限公司 | 高速公路路面病害的定位方法和装置 |
CN116543290A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-04 | 东北大学秦皇岛分校 | 一种基于新型半断层fpn+pan特征融合网络的小目标检测方法 |
CN116620296A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-08-22 | 中公高远(北京)汽车检测技术有限公司 | 一种智能汽车的避险方法和系统 |
CN116758467A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-09-15 | 广州白云国际机场建设发展有限公司 | 一种民航安防设备领域的监控报警方法及装置 |
CN117314840A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-12-29 | 中国科学院空间应用工程与技术中心 | 地外天体表面小型撞击坑检测方法、系统、存储介质及设备 |
CN117649633A (zh) * | 2024-01-30 | 2024-03-05 | 武汉纺织大学 | 一种用于高速公路巡检的路面坑洼检测方法 |
CN117876383A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-12 | 西南林业大学 | 一种基于yolov5l的公路表面条状裂缝检测方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111553236A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-18 | 福建农林大学 | 基于道路前景图像的路面病害目标检测与实例分割方法 |
WO2020181685A1 (zh) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | 南京邮电大学 | 一种基于深度学习的车载视频目标检测方法 |
WO2021082904A1 (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-06 | 长安大学 | 一种用于水损害检测的探地雷达图谱自适应选取方法 |
CN113486764A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-08 | 中南大学 | 一种基于改进的YOLOv3的坑洼检测方法 |
-
2021
- 2021-10-26 CN CN202111248110.6A patent/CN113902729A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020181685A1 (zh) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | 南京邮电大学 | 一种基于深度学习的车载视频目标检测方法 |
WO2021082904A1 (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-06 | 长安大学 | 一种用于水损害检测的探地雷达图谱自适应选取方法 |
CN111553236A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-18 | 福建农林大学 | 基于道路前景图像的路面病害目标检测与实例分割方法 |
CN113486764A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-08 | 中南大学 | 一种基于改进的YOLOv3的坑洼检测方法 |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114663769B (zh) * | 2022-04-07 | 2023-04-18 | 杭州电子科技大学 | 一种基于YOLO v5的水果识别方法 |
CN114663769A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-06-24 | 杭州电子科技大学 | 一种基于YOLO v5的水果识别方法 |
CN114821492A (zh) * | 2022-04-10 | 2022-07-29 | 华东交通大学 | 一种基于YOLOv4的道路车辆检测系统及方法 |
CN114842429A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-08-02 | 中通服咨询设计研究院有限公司 | 一种基于yolov5的路况监测系统 |
CN114999183A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-02 | 扬州大学 | 一种交通路口车流量检测方法 |
CN114999183B (zh) * | 2022-05-30 | 2023-10-31 | 扬州大学 | 一种交通路口车流量检测方法 |
CN115100452A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-09-23 | 江苏数恒智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的配网工程台架智能辅助验收系统 |
CN115035305A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-09-09 | 寒武纪行歌(南京)科技有限公司 | 路面质量检测方法、装置及相关产品 |
CN115049961A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-13 | 成都信息工程大学 | 一种基于视频监控的违规丢地垃圾检测方法 |
CN115131821A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-09-30 | 大连理工大学 | 一种基于改进YOLOv5+DeepSort的校园人员穿越警戒线检测方法 |
CN115546749A (zh) * | 2022-09-14 | 2022-12-30 | 武汉理工大学 | 基于摄像机和激光雷达的路面坑洼检测及清扫和避让方法 |
CN116343028A (zh) * | 2023-03-05 | 2023-06-27 | 理工雷科智途(北京)科技有限公司 | 一种道路的路面检测方法及装置 |
CN116363530A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-06-30 | 北京天鼎殊同科技有限公司 | 高速公路路面病害的定位方法和装置 |
CN116363530B (zh) * | 2023-03-14 | 2023-11-03 | 北京天鼎殊同科技有限公司 | 高速公路路面病害的定位方法和装置 |
CN116758467A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-09-15 | 广州白云国际机场建设发展有限公司 | 一种民航安防设备领域的监控报警方法及装置 |
CN116620296A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-08-22 | 中公高远(北京)汽车检测技术有限公司 | 一种智能汽车的避险方法和系统 |
CN116620296B (zh) * | 2023-05-18 | 2024-03-12 | 中公高远(北京)汽车检测技术有限公司 | 一种智能汽车的避险方法和系统 |
CN116543290A (zh) * | 2023-05-24 | 2023-08-04 | 东北大学秦皇岛分校 | 一种基于新型半断层fpn+pan特征融合网络的小目标检测方法 |
CN116543290B (zh) * | 2023-05-24 | 2025-05-23 | 东北大学秦皇岛分校 | 一种基于新型半断层fpn+pan特征融合网络的小目标检测方法 |
CN117314840A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-12-29 | 中国科学院空间应用工程与技术中心 | 地外天体表面小型撞击坑检测方法、系统、存储介质及设备 |
CN117649633A (zh) * | 2024-01-30 | 2024-03-05 | 武汉纺织大学 | 一种用于高速公路巡检的路面坑洼检测方法 |
CN117649633B (zh) * | 2024-01-30 | 2024-04-26 | 武汉纺织大学 | 一种用于高速公路巡检的路面坑洼检测方法 |
CN117876383A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-12 | 西南林业大学 | 一种基于yolov5l的公路表面条状裂缝检测方法 |
CN117876383B (zh) * | 2024-03-13 | 2024-06-07 | 西南林业大学 | 一种基于yolov5l的公路表面条状裂缝检测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113902729A (zh) | 一种基于YOLO v5模型的路面坑洼检测方法 | |
EP4120123A1 (en) | Scan line-based road point cloud extraction method | |
CN113516853B (zh) | 一种针对复杂监控场景的多车道车流量检测方法 | |
CN103116984B (zh) | 检测违章停车的方法 | |
CN112016463A (zh) | 一种基于深度学习的车道线检测方法 | |
CN114488073A (zh) | 激光雷达采集到的点云数据的处理方法 | |
CN116279592A (zh) | 一种用于无人物流车的可行驶区域划分方法 | |
CN116681657B (zh) | 基于改进YOLOv7模型的沥青路面病害检测方法 | |
CN114283383B (zh) | 一种智慧城市公路养护方法、计算机设备及介质 | |
CN114511568B (zh) | 基于无人机的高速公路桥梁检修方法 | |
CN116503336A (zh) | 一种基于深度学习的路面裂缝检测方法 | |
CN116824399A (zh) | 基于改进YOLOv5神经网络的路面裂缝识别方法 | |
CN114898306B (zh) | 一种检测目标朝向的方法、装置及电子设备 | |
CN116403217A (zh) | 基于协同网络的轮胎压印字符动态识别方法 | |
CN116424053A (zh) | 一种空气悬挂自动调节控制方法及相关设备 | |
CN114782915B (zh) | 基于辅助监督和知识蒸馏的智能汽车端到端车道线检测系统及设备 | |
CN114155518B (zh) | 基于深度语义分割网络和图像矫正的高速路遮光板倾斜识别方法 | |
CN111476890A (zh) | 一种基于影像的三维场景重建中移动车辆的修复方法 | |
CN114140757B (zh) | 基于改进fcos的道路场景多类别检测方法及系统 | |
CN117253200A (zh) | 一种轻量化红外车辆目标检测方法 | |
KR102368262B1 (ko) | 다중 관측정보를 이용한 신호등 배치정보 추정 방법 | |
CN114764905A (zh) | 用于交通环境检测的方法及设备 | |
CN114299461A (zh) | 一种基于两阶段的车辆违规变道识别方法 | |
CN112001344A (zh) | 机动车目标检测装置及方法 | |
CN114999183B (zh) | 一种交通路口车流量检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20250402 Address after: 1003, Building A, Zhiyun Industrial Park, No. 13 Huaxing Road, Henglang Community, Dalang Street, Longhua District, Shenzhen City, Guangdong Province, 518000 Applicant after: Shenzhen Wanzhida Technology Transfer Center Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 400065 Chongwen Road, Nanshan Street, Nanan District, Chongqing Applicant before: CHONGQING University OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS Country or region before: China |