人工智能导论课的课程作业。随着交通路面的飞机数量急剧上升，安全驾驶被广泛关注，能否及时检测到机场跑道路面是否存在裂缝成为一项安全技术。文章阐述Yolov5的工作原理，对道路裂缝进行网络建模以及训练后获取预测的结果，采用公式（均精度和平均召回率）对其进行评估，对已有标签的数据进行预处理，整理获得相关的训练集和测试集。试验表明基于Yolov5的交通路面裂缝检测满足人们对准确性和实用性的需求。
2022-01-05 21:05:09
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针对传统桥梁裂缝检测算法不能准确提取裂缝的问题，提出了一种复杂背景下基于图像处理的桥梁裂缝检测算法。根据深度卷积生成式对抗网络原理，利用桥梁裂缝图像生成模型，对数据集进行扩增。针对裂缝特征构建基于语义分割的桥梁裂缝图像分割模型，利用桥梁裂缝图像分割模型提取高分辨率裂缝图像中的裂缝。研究结果表明，与现有算法相比，所提算法在复杂道路场景中具有更好的检测效果和更强的泛化能力。
2021-11-16 19:19:22
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基于matlab的公路裂缝检测系统。可以框定裂缝位置，面积，长度，类型。方法可以是形态学，神经网络等。
2021-11-04 18:45:51
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裂缝检测（在建）
基于Google Street View的路面裂缝检测存储库。 该存储库使用YoloV3算法检测Google Street图片上表面柔性路面上的裂缝。 此处提供了示例图片（不是我们模型的输出，而是帮助可视化用户）
注意：此存储库正在建设中
2021-09-29 19:16:53
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