多阶段改进YOLOv5s算法在墙面施工中的裂缝检测效果分析

作     者：吴红翠 邵佰春 

作者机构：合肥财经职业学院建筑工程学院安徽合肥230601 安徽安利材料科技股份有限公司安徽合肥230601 

基　　金：2023年度安徽省高校自然科学研究项目重点项目(2023AH052567) 

出 版 物：《佳木斯大学学报（自然科学版）》 (Journal of Jiamusi University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2024年第42卷第7期

页      码：119-122页

摘      要：墙面裂缝如果不及时发现和处理,会引发一系列的安全问题,如墙体脱落、渗水等,进而会给人们的生命财产安全带来威胁。传统的检测方法难以实现精准定位,为此研究基于YOLOv5s算法并对其网络结构进行优化,以提高其计算能力和鲁棒性,最终对墙面裂缝检测系统进行优化设计。经实验验证,结果可知研究设计的多目标改进YOLOv5s算法可以对不同类型的墙面裂缝进行准确分类,其中对纵向裂缝的预测精度为97.2%,对横向裂缝的预测精度值为98.8%,对网状裂缝的预测精度值为96.4%。综上可知,优化设计的裂缝检测系统可以准确区分不同类型的裂缝,有利于提高墙面施工中的效率并降低检测和维修成本。

主 题 词：墙面裂缝检测 多阶段方法 YOLOv5s 图像检测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 081402[081402] 0835[0835] 0814[工学-地质类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1008-1402.2024.07.032

馆 藏 号：203130880...