一种基于YOLOv8模型的道路病害图像分类方法

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一种基于YOLOv8模型的道路病害图像分类方法
申请号:CN202510259354
申请日期:2025-03-06
公开号:CN119832435A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于YOLOv8模型的道路病害图像分类方法,包括:收集带有道路病害的道路图像,并在道路病害图像上标记出道路病害的位置和类别;构建基于YOLOv8模型的道路病害图像分类模型,将带有道路病害的道路图像输入生成对抗网络中进行道路图像扩充,将扩充的道路图像作为道路病害图像分类模型的输入,将标记的道路病害的位置和类别作为标签,训练道路病害图像分类模型,并通过道路病害图像分类模型的预测结果优化生成对抗网络;将实时采集的道路图像输入训练好的道路病害图像分类模型中,预测出道路病害的类别。本发明提升了不同类别道路病害分类的准确性和可靠性。
技术关键词
道路病害 图像分类模型 图像分类方法 纹理细节特征 LBP特征提取 生成对抗网络 HOG特征提取 Sigmoid函数 融合特征 遗传算法 积层 参数 标记 特征提取模块 随机噪声 标签 对抗性
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