基于改进YOLOv5的排水管网缺陷识别研究

作     者：殷浤益 熊友亮 孙全 刘海涛 

作者机构：长江勘测规划设计研究有限责任公司湖北武汉430010 长江生态环保集团有限公司湖北武汉430010 水利部长江勘测技术研究所湖北武汉430010 

基　　金：中国长江三峡集团有限公司科研项目资助(编号:202203010) 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2024年第20卷第10期

页      码：41-45页

摘      要：为提升城市排水管网缺陷检测效率并降低成本,研究提出了一种基于优化YOLOv5算法的排水管网缺陷自动识别方案。在原有YOLOv5框架上,引入解耦头方法以解决模型输出层间的耦合性问题;针对图像样本模糊不清的问题,运用简易最优运输分配(simOTA)算法优化正负样本匹配策略,从而增强检测精确度。研究最终通过消融实验对改进模型与原模型进行了对比。结果显示,经过优化的YOLOv5模型相较于基础模型,在平均精度(mAP)上提高了13.2%,F1得分提升了4%,并在各项性能评估指标上均超越原模型,展现出在排水管网缺陷检测领域的较高应用价值。

主 题 词：排水管网 目标识别 YOLOv5 解耦头 simOTA 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2024.0484

馆 藏 号：203127790...