基于YOLOv8的道路路面裂缝智能检测*

doi:10.20035/j.issn.1671-2668.2024.05.015

首页 > 过刊浏览>2024年第40卷第5期 >89-94. DOI:10.20035/j.issn.1671-2668.2024.05.015

基于YOLOv8的道路路面裂缝智能检测*
DOI:
                        10.20035/j.issn.1671-2668.2024.05.015
                    
作者:
                        
                        
                    
作者单位:1.浙江交投高速公路建设管理有限公司， 浙江 杭州 310024 ;2.长沙理工大学 交通运输工程学院， 湖南 长沙 410114
作者简介:
通讯作者:
中图分类号:U418.6
基金项目:浙江省交通运输厅重大研发项目（ZJXL-SJT-202316A）

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针对路面病害检测中存在的病害尺度差异大、多尺度病害特征提取难、病害在图像中占比小等问题，提出一种基于YOLOv8网络的道路路面裂缝智能检测方法，并在自建的道路路面裂缝数据集中进行模型训练和参数调优。结果表明，n、s、m、l、x 5种版本YOLOv8模型的精确率分别为90.2%、91.2%、91.1%、92.2%、89.0%，召回率分别为86.9%、87.8%、89.9%、87.5%、90.1%，综合比较，YOLOv8m最优，其平均检测精确率和F₁分数分别为94.8%、90.5%，计算量为78.7，适用于道路工程路面裂缝智能检测

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彭建忠,李琛琛,刘李彦,等.基于YOLOv8的道路路面裂缝智能检测[J].公路与汽运,2024,40(5):89-94+163. PENG Jianzhong, LI Chenchen, LIU Liyan, et al. Intelligent detection of road pavement cracks based on YOLOv8[J]. Highways & Automotive Applications,2024,40(5):89-94+163.

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收稿日期:2024-03-25
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在线发布日期: 2024-10-01
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