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基于YOLO的基建裂缝目标检测系统(V8版)

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简介:
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。 ```

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客服
客服
  • YOLOV8
    优质
    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。 ```
  • PYTORCH和YOLO5
    优质
    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。
  • YOLOV8NANO道路
    优质
    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。
  • YOLO水泥筑结构数据集
    优质
    YOLO水泥建筑结构裂缝检测数据集是一个专为识别和定位混凝土结构中裂缝设计的数据集合,适用于训练机器学习模型以提高建筑安全评估效率。 YOLO水泥建筑物裂缝检测数据集包含超过2000张使用lableimg软件标记的真实场景高质量图片,格式为jpg。标签有两种形式:VOC格式和yolo格式,并分别存储在两个文件夹中,可以直接用于基于YOLO系列的建筑物裂缝检测任务。该数据集涵盖了丰富的应用场景,目标类别仅为crack一种类型。
  • YOLOv5路面.docx
    优质
    本文档探讨了如何利用改进版的YOLOv5算法进行高效、准确的道路路面裂缝检测。通过实验对比分析,展示了该方法在实际应用中的优越性与可行性。 在人工智能导论课的课程作业中,我们关注到随着飞机数量的增长,安全驾驶问题日益突出。及时检测机场跑道上的裂缝成为一项重要的技术需求。本段落介绍了Yolov5的工作原理,并利用该模型对道路裂缝进行网络建模和训练以获取预测结果。通过计算均精度和平均召回率来评估模型性能,同时对已有标签的数据进行了预处理,整理出相关的训练集和测试集。实验结果显示,基于Yolov5的交通路面裂缝检测技术能够满足人们对准确性和实用性的需求。
  • MATLAB混凝土桥梁.zip
    优质
    本资源提供了一套利用MATLAB开发的混凝土桥梁裂缝自动检测系统。该系统结合图像处理技术,旨在高效识别并评估桥梁结构的安全状况,适用于工程维护与监测领域。 基于MATLAB的混凝土桥梁路面裂缝识别系统包含图形用户界面(GUI)以及测试集数据。该系统可以作为毕业设计的一个参考项目。
  • MATLAB路面识别设计
    优质
    本项目旨在开发一套基于MATLAB的智能路面裂缝检测与识别系统。该系统利用先进的图像处理技术自动识别并分析道路上存在的裂缝情况,为道路维护提供准确的数据支持。通过优化算法提高系统的检测精度和效率,减少人工检查的成本与时间,保障交通安全。 利用MATLAB平台实现路面裂缝的检测和加强功能。该系统可以直接在MATLAB平台上运行。
  • 改良YOLOv7和CRNN管道
    优质
    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。
  • 改良YOLOv7和CRNN管道
    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。
  • MATLAB GUISVM识别【附带Matlab源码 M001期】.md
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    本项目介绍了一个基于MATLAB GUI开发的支持向量机(SVM)的裂缝识别系统,旨在实现高效的裂缝检测功能,并提供相关源代码供学习参考。 在平台上由“武动乾坤”上传的Matlab资料均包含对应的代码,并且这些代码已经过测试可以正常运行,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行相应的修改,或者寻求博主的帮助。 3. 代码操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放到当前的工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮等待程序执行完成以获取结果; 4. 如果需要进一步的服务或咨询,可以联系博主。 服务包括: - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 提供的图像识别功能包括但不限于:表盘识别、车道线识别、车牌识别、答题卡识别、电器识别、跌倒检测、动物识别等。