【摘 要】
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人工排查破损及丢失井盖存在效率低、耗时多和判断不准等问题,目前有关研究缺少对破损井盖的识别判断,而对于丢失井盖的判断方法存在投入成本大、应用范围小的问题。对此,提
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人工排查破损及丢失井盖存在效率低、耗时多和判断不准等问题,目前有关研究缺少对破损井盖的识别判断,而对于丢失井盖的判断方法存在投入成本大、应用范围小的问题。对此,提出了一种基于无人机航拍图像的破损井盖检测方法,以YOLO模型为基础,结合破损井盖识别的特点,修改网络结构及重要参数,增大池化层维度的矩阵、减少网络层数、降低学习率并改变批处理大小,以达到保持精确率的同时缩短训练时间的目的,结合YOLO预训练模型的权重进行训练,以解决数据不足的问题。制作PASCAL VOC格式的数据集并用做检测实验,实验结果表明,
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