【摘 要】
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公路边坡安全是道路交通安全的重要组成部分,随着我国公路通车里程的发展,对现代化的边坡病害检测需求也愈发紧迫。长期以来,传统的公路边坡病害检测手段以人工巡检为主,存在工作量大、专业要求高、存在安全隐患等缺点。目前国内外鲜有利用深度学习技术对公路边坡病害进行识别的相关研究。因此本文提出了一种基于无人机航摄图像和深度学习目标检测算法的公路边坡病害检测方法,训练后的模型可以自动识别输入图像中的公路边坡病害
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公路边坡安全是道路交通安全的重要组成部分,随着我国公路通车里程的发展,对现代化的边坡病害检测需求也愈发紧迫。长期以来,传统的公路边坡病害检测手段以人工巡检为主,存在工作量大、专业要求高、存在安全隐患等缺点。目前国内外鲜有利用深度学习技术对公路边坡病害进行识别的相关研究。因此本文提出了一种基于无人机航摄图像和深度学习目标检测算法的公路边坡病害检测方法,训练后的模型可以自动识别输入图像中的公路边坡病害并标识病害位置和类型。本文以中小型公路边坡病害为研究对象,首先使用无人机摄影测量技术采集研究区域的公路边坡图像,在此基础上结合现有边坡工程理论提出一种以边坡的纹理、形状和色彩等表观特征区分公路边坡病害类型的观点;依据上述观点将研究区域的公路边坡病害划分为风化剥落、雨水冲刷、滚石掉块和崩滑坡四种类型,并手工标注建立深度学习数据集,数据集包含公路边坡病害图片1089张,病害样本2212个;随后在YOLOv4目标检测算法的基础上进行多项改进提出了YOLOv4-RSS（Road Side Slope）作为公路边坡病害检测算法;最后搭建网络模型进行训练,通过大量调试确定模型训练参数,在同一参数背景下训练多个改进模型进行分析,实验结果说明,在样本量较少的情况下YOLOv4-RSS的m AP（均值平均精度）可达72.86%,比原YOLOv4高出4.56个百分点,且本文设计的所有改进措施均表现出增益效果。基于上述研究结果,认为使用无人机摄影测量技术可以高效采集公路边坡图像,相比传统的人工方式具有更好的可达性和便捷性;本文提出的基于无人机图像表观特征的公路边坡病害分类方法和深度学习目标检测算法具有现实可行性,实际测试中,在没有公开数据集的情况下以较少训练样本使用上述方法标注的数据集训练的YOLOv4-RSS可以达到较高的检测精度。
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