苏卫国,男,博士,副教授.E-mail:suwg@scut.edu.cn
U416.2
国家自然科学基金资助项目(编号：51778242)
针对道路裂缝检测识别需人工参与、传统算法识别不准确等问题，提出一种基于 YOLO v3 深度学习算法的道路裂缝识别方法。首先将数据集图片缩放成 416×416，然后利用 Labelme 对数据进行裂缝标注并对边界框位置信息进行转换，最后利用 YOLO v3 算法框架进行模型训练。结果表明：YOLO v3 算法的精确率、召回率、F1 分数都大于 95%，图片检测速度达到 0.123 1 s/张。YOLO v3 深度学习算法在精度和速度上都满足了道路裂缝实时检测的要求。
苏卫国,王景霄.基于YOLO v3深度学习算法的道路裂缝识别模型研究[J].中外公路,2023,43(2):58-63..[J]. Journal of China and Foreign Highway,2023,43(2):58-63.
