基于YOLOv5算法的沥青路面病害智能化检测方法

本发明公开了基于YOLOv5算法的沥青路面病害智能化检测方法，涉及智慧高速、公路养护技术领域，包括利用车载或机载云台相机获取视频数据，通过人工标注构建沥青路面病害图像数据集；采用YOLOv5目标检测模型，并引入高效的多尺度注意力机制，进行初步训练；基于预训练的改进YOLOv5目标检测模型，对实时数据库进行检测，并对检测结果进行人工核查，进而优化模型；利用动态规划方法对连续多帧图像信息进行冗余数据去重，并通过棋盘法对图片进行矫正，获得目标的实际尺寸，并根据病害标准进行评估。因此，采用上述方法，能够节约人工成本和计算成本，降低储存需求的压力，实现实时检测效果，且可广泛应用于沥青路面病害检测的使用。