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基于PYTORCH和YOLO5的裂缝检测

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简介：
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。

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  • 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YOLOv5的路面裂缝检测.docx
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    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。
     
  • 基于MATLAB的裂缝检测与识别.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB进行混凝土结构裂缝自动检测和识别的方法和技术，包含源代码及示例数据，适用于科研与工程应用。 基于MATLAB的裂缝检测系统能够框定裂缝，并标定其面积、长度及类型。
     
  • 路面裂缝识别源码_裂缝检测_GUI_
    优质
    本项目提供一个用于路面裂缝自动识别的源代码，包含图形用户界面(GUI)，能够有效帮助道路维护人员快速准确地进行裂缝检测与分析。 这段文字描述了一段完整的代码，用于识别路面裂缝，并包含图形用户界面（GUI），实际可用。
     
  • 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。
     
  • Matlab路面裂缝检测
    优质
    本项目利用MATLAB平台开发路面裂缝自动检测系统，结合图像处理技术，实现高效、精准的道路维护辅助决策支持。 本设计基于计算机视觉和MATLAB的路面检测方法采用二值化大津法进行阈值选取，效果尚可，仅供参考，请勿盗版。
     
  • Matlab实现-地面裂缝检测.zip_基于神经网络的裂缝识别_matlab
    优质
    本项目为MATLAB实现的地面裂缝检测工具包，采用神经网络技术进行高效准确的裂缝识别。适用于道路、建筑等领域的维护与监测工作。 基于神经网络的地面裂缝检测软件允许用户在界面上选择各种功能来进行检测。