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基于改良YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统

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简介：
本研究开发了一种结合改良YOLOv7与CRNN模型的管道裂缝检测系统，旨在提升工业环境中管道安全检查效率及准确性。 当前排水管道检测方法多样，其中较为传统的有以下几种： 1. 目视法：通过观察管井水位来判断是否存在堵塞；比较上下游管井水质状况以确定是否出现破裂、内壁脱落或坍塌。 2. 反射镜检查：利用光线反射原理查看管井附近管道的堵塞情况，以及腐蚀和障碍物等缺陷。 3. 潜水员进入管道进行直接观察：在紧急情况下或者缺乏检测设备的地方使用此方法，在大口径且适合人接近的情况下可以采用。但是必须确保工作人员的安全措施到位以保障其健康与安全。 4. 泥浆计量桶检测：测量下游缓流处泥沙沉积厚度，防止因淤积过厚而导致管道排水效率降低。 这些传统的检测手段具有操作简便、直观的特点，在缺乏先进设备且管道状况良好的情况下可以发挥一定的辅助作用。然而它们也存在局限性，并不能满足现代排水系统维修的要求。目前国内外常用的新型检测技术包括管道扫描与评价检测系统（SSET）、内窥镜声纳探测、多重传感监测装置、潜望镜检查以及闭路电视(CCTV)系统等，还有探地雷达和红外温度记录分析方法。 关于改进YOLOv7的SPD-Conv卷积神经网络，在许多计算机视觉任务如图像分类与目标检测中已经取得了显著成果。

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  • 基于改良YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统
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    本研究开发了一种结合改良YOLOv7与CRNN模型的管道裂缝检测系统，旨在提升工业环境中管道安全检查效率及准确性。 当前排水管道检测方法多样，其中较为传统的有以下几种： 1. 目视法：通过观察管井水位来判断是否存在堵塞；比较上下游管井水质状况以确定是否出现破裂、内壁脱落或坍塌。 2. 反射镜检查：利用光线反射原理查看管井附近管道的堵塞情况，以及腐蚀和障碍物等缺陷。 3. 潜水员进入管道进行直接观察：在紧急情况下或者缺乏检测设备的地方使用此方法，在大口径且适合人接近的情况下可以采用。但是必须确保工作人员的安全措施到位以保障其健康与安全。 4. 泥浆计量桶检测：测量下游缓流处泥沙沉积厚度，防止因淤积过厚而导致管道排水效率降低。 这些传统的检测手段具有操作简便、直观的特点，在缺乏先进设备且管道状况良好的情况下可以发挥一定的辅助作用。然而它们也存在局限性，并不能满足现代排水系统维修的要求。目前国内外常用的新型检测技术包括管道扫描与评价检测系统（SSET）、内窥镜声纳探测、多重传感监测装置、潜望镜检查以及闭路电视(CCTV)系统等，还有探地雷达和红外温度记录分析方法。 关于改进YOLOv7的SPD-Conv卷积神经网络，在许多计算机视觉任务如图像分类与目标检测中已经取得了显著成果。
     
  • 基于改良YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统
    优质
    本研究开发了一种结合改进YOLOv7与CRNN模型的管道裂缝检测系统，旨在提高对管道表面细微损伤的识别精度及效率。 当前排水管道检测方法多样，传统的方法包括： 1. 目视法：通过观察管井水位来判断是否有堵塞；比较上下游管井水质状况以确定是否存在破裂、内壁脱落或坍塌。 2. 反射镜检查：利用光线反射原理查看附近管道的堵塞情况、腐蚀和障碍物等缺陷。 3. 潜水员进入管道进行检查：适用于紧急情况下，或者在缺乏检测设备且人可以接近的大口径管道中使用。但是必须确保工作人员的安全。 4. 泥浆计量桶检测：主要用于测量下游缓流处泥浆沉积厚度，以防止因泥浆过厚而影响正常排水量。 传统的检测方法虽然简单直观，在没有先进设备和良好管路质量的条件下仍能发挥作用，但它们也存在一些局限性，无法满足现代管道检查维修的要求。目前常见的管道检测系统包括SSET、内窥镜声纳检测、多重传感检测系统、潜望镜检测、CCTV 系统以及探地雷达等技术。 在改进YOLOv7和引入SPD-Conv卷积神经网络（CNN）后，这些方法在计算机视觉任务如图像分类与对象识别方面取得了显著进步。
     
  • 改良的桥梁三维重建与裂缝检测系统
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    本项目致力于开发一种改进型桥梁三维重建及裂缝检测系统，通过集成先进的图像处理技术，实现对桥梁结构健康状况的高效、精准监测。 为解决桥梁病害检测问题特别是针对严重裂缝的检查需求，本段落提出了一种改进型桥梁检测系统，并将其与现有的检测技术相结合。该系统的硬件部分采用大疆M210-RTK无人机作为飞行平台；软件方面则包括图像数据获取模块、专门处理裂缝特征的模块以及用于构建3D模型的功能。 在新的裂缝检测模块中，增加了对长度和宽度的具体测量功能：通过分段迭代的方式进行曲线拟合以确定裂缝的实际长度，并利用骨架法计算其宽度。实验过程中设置了无人机飞行路线及拍摄参数（如扫描间距、距离等），并对桥梁的各个桥墩进行了编号分区处理；最终收集了200张图片以及相应的视频数据。 这些图像资料经过分析后，能够更准确地识别出不同类型的裂缝，并详细记录下它们的具体尺寸信息。这不仅有助于评估结构损伤的程度和范围，还减少了后续人工测量的工作量。此外，在Ubuntu 16.04操作系统上利用直接稀疏里程计（DSO）算法进行桥梁的三维建模工作；生成的3D模型可以直观地展示出整个桥梁的状态。 改进后的系统具有更高的稳定性、效率以及广泛的应用场景，尤其适用于那些跨越海域或者周围环境复杂的大型桥梁结构。
     
  • 基于YOLOV8NANO的道路裂缝检测
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    本研究采用轻量级模型YOLOv8-Nano进行道路裂缝检测，旨在提高检测速度与精度，减少维护成本，保障交通安全。 使用YOLOV8NANO进行道路裂缝检测，并将其转换为ONNX格式，以便在OPENCV DNN中调用，在C++、PYTHON或ANDROID环境中应用。
     
  • 基于PYTORCH和YOLO5的裂缝检测
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    本项目采用PyTorch框架及YOLOv5模型，致力于开发高效准确的裂缝检测系统，适用于建筑结构安全评估与维护。 基于YOLO5和PyTorch的裂缝检测方法提供了一种高效准确的技术手段来识别图像中的裂缝。这种方法结合了深度学习的强大功能与计算机视觉领域的具体需求，特别适用于需要快速、精准地定位并分类各种表面缺陷的应用场景中。通过优化模型结构及参数设置，可以进一步提高在不同材质和环境下的适应性和鲁棒性。
     
  • 基于改良YOLOv5模型的高速公路裂缝检测研究.docx
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    本文档探讨了在高速公路维护领域应用改进版YOLOv5模型进行裂缝检测的研究。通过优化算法和参数调整，提高了裂缝识别的速度与精度，为智能道路养护提供了高效解决方案。 本科毕业论文《基于改进YOLOv5模型的高速道路裂缝检测研究》目录如下： 第一章 引言 1.1 研究背景 1.2 研究目的 1.3 研究内容 1.4 论文结构 第二章 相关技术综述 2.1 YOLOv5模型原理 2.2 高速道路裂缝检测方法 2.3 改进YOLOv5模型 第三章 数据集和实验设计 3.1 数据集介绍 3.2 实验设置 第四章 改进YOLOv5模型 4.1 模型架构设计 4.2 数据预处理 第五章 实验与结果分析 5.1 实验结果 5.2 结果对比与讨论 第六章 结论与展望 6.1 研究结论 6.2 研究展望
     
  • 颜色分类LeetCode-TensorFlow-裂缝分类：基于CNN的裂纹检测管道...
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    这段简介描述的是一个结合了颜色分类与深度学习技术（使用TensorFlow和卷积神经网络）的项目，专注于识别并分类各种材料表面的裂缝。该系统通过分析图像中的颜色特征来提高裂缝检测的准确性，并为工业检查提供了一种高效的自动化解决方案。 颜色分类leetcode使用TensorFlow/Keras进行裂缝分类的存储库是尝试重现基于深度学习的裂纹检测论文的一部分工作。在该研究中，利用卷积神经网络（CNN）与朴素贝叶斯数据融合技术进行了实验。具体来说，在TensorFlow和Keras框架下实现了两个用于裂缝检测的CNN模型：一个简单的模型（命名为SimpleNet），以及根据原始论文设计的更复杂的CrackNet模型。此外，还对VGG-16预训练模型应用了迁移学习。 这些模型可以被集成到名为CNNDetector的组件中使用，该组件接收图像作为输入，并检查其是否存在裂缝，最终输出一系列边界框表示可能存在的裂纹区域及其概率值。在核电厂检测流程管道中的CNNDetector可以通过本地TensorFlow会话或远程REST/GRPC服务进行调用。 提供的预训练模型是经过不同数据集准备和CNN架构设计、超参数选择等多轮实验优化的结果。这里使用的公开可用的数据集涵盖了裂纹及表面缺陷分类任务，提供了一个脚本用于下载并处理这些数据以适应后续的机器学习流程。
     
  • 基于改良YOLOv7的玉米果穗健康度检测系统.zip
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    本研究开发了一种基于改进YOLOv7算法的玉米果穗健康度检测系统，旨在实现快速、准确地评估玉米生长状况。该系统通过图像识别技术自动分析玉米果穗的颜色、形状等特征，为农业生产提供科学依据。 计算机类毕业设计和课程作业的系统源码。
     
  • 基于YOLO的基建裂缝目标检测系统（V8版）
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    本系统为基建裂缝检测设计，采用先进的YOLO算法模型（V8版），实现快速、精准的目标定位与识别，保障建筑安全。 安装环境： ``` python -m venv venv # 创建虚拟环境 venv\Scripts\activate # 进入虚拟环境 pip install -r requirements.txt # 安装依赖 注意：pytorch 和 cuda 版本可能不一致，请选择适合自己的 cuda 版本来进行安装。 文件目录： crack 裂缝检测输出文件夹 datasets 数据集文件夹 detects 推理数据集文件夹 slime 史莱姆检测失败案例（由于训练数据不足） crack_predict.py 用于推理 detect 文件夹下所有图片的裂缝情况 crack_train.py 训练 crack 数据集的脚本 get_path.py 提取一些数据作为评估使用，在模型训练完成后进行效果评估 voc_to_yolo 将 voc 格式转换为 yolo 需要的标签格式的工具 slime_*.py (包含了一些关于史莱姆检测失败案例的相关脚本) yolov8n.pt 包含了模型结构和经过训练后的参数的文件。 ```
     
  • 裂缝检测系统：检测路面裂缝比例并提醒速度限制
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    该裂缝检测系统能够精准测量路面裂缝的比例，并依据裂缝程度自动调整车辆通行速度，确保行车安全。 裂纹检测系统使用 Python 的 OpenCV 库及深度学习技术来识别并标记裂缝区域，并根据裂缝所占比例提示驾驶员调整车速。项目介绍页面：描述项目的详细情况；登录页面：供用户登录网站使用；注册页面：允许新用户创建账户以访问平台服务；索引页（主页）：用于上传前方道路的图像文件，以便进行后续处理和分析。 在提交图片之后，系统将显示被裂缝覆盖的道路区域占比。该功能基于 ResNet50 卷积神经网络模型实现预测任务，并依据检测结果给出相应的速度建议。技术栈包括 HTML、CSS 和 Bootstrap 作为前端开发工具；Django 框架与 Python 负责后端逻辑处理及深度学习算法的运行；PostgreSQL 数据库则用于存储相关数据。 安装步骤如下： 1. 克隆代码仓库至本地电脑 ``` git clone https://github.com/ak2502/crack-detection.git ```