【摘 要】
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隧道病害的及时发现与维护对行车安全非常重要,但隧道环境复杂多变、表面图像对比度低,传统模式识别方法无法有效检测病害。对此,文章提出一种基于YOLOv4的隧道表面病害检测方法,其首先采用CSPDarknet-53作为主干网络来有效提取特征,并通过空间金字塔池化(SPP)融合不同尺度特征,然后经过YOLO层分类与回归病害区域,最后应用CIoU损失函数计算回归损失,有效提高了检测精度。试验结果表明,采用
【机 构】
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株洲时代电子技术有限公司,湖南株洲 412007
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隧道病害的及时发现与维护对行车安全非常重要,但隧道环境复杂多变、表面图像对比度低,传统模式识别方法无法有效检测病害。对此,文章提出一种基于YOLOv4的隧道表面病害检测方法,其首先采用CSPDarknet-53作为主干网络来有效提取特征,并通过空间金字塔池化(SPP)融合不同尺度特征,然后经过YOLO层分类与回归病害区域,最后应用CIoU损失函数计算回归损失,有效提高了检测精度。试验结果表明,采用该算法及NVIDIA GeForce 2080Ti显卡,检测速度可达到55帧/s;在所建立的高速铁路隧道
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