[发明专利]基于改进YOLOv3的自然场景下路面裂缝检测和分类方法在审
| 申请号： | 202111243492.3 | 申请日： | 2021-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN116030266A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 朱纤纤;王琴;丁军娣 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06Q50/08;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/067 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的自然场景下路面裂缝检测和分类方法。该方法采用聚类算法对实例进行分析获取新的最佳先验尺寸，并在YOLOv3特征提取网络后加入SPP模块，融合局部和全局特征，更好地捕获低层细粒度特征的信息，提高了小目标检测能力，有效减少裂缝目标过小造成的漏检问题；选取CIoU作为改进的边界框损失函数，在考虑预测框与真实框重叠面积的同时，还考虑到锚框的中心点距离和长宽比，对裂缝的定位准确度有所提升；对于正负样本不均衡问题，以Focal Loss取代交叉熵作为改进的置信度损失函数，进一步提高裂缝检测和分类的性能，达到了最优的检测效果。与原YOLOv3方法对比，本方法的检测精度和速度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolov3 自然 场景 路面 裂缝 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
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