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基于Swin-Transformer和YOLOv5的道路病害检测
【机构】 成都理工大学地球物理学院；
【摘要】 <正>引言随着我国公路总里程的不断增加,道路老化、沉降和塌陷等问题对行车安全构成了严重威胁。早期病害如裂缝、层间不良和结构松散的检测及预防也迅速发展起来。探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)技术因其无损、高效的特点,在隧道和道路检测中得到了广泛应用。通过对探地雷达图像中病害特性的提取,可以进一步进行病害检测(吕小武,2008)。目前,目标检测算法大多依赖卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)为核心。
- 【会议录名称】 2024年中国地球科学联合学术年会论文集——专题十七 探地雷达技术新进展
- 【会议名称】2024年中国地球科学联合学术年会
- 【会议时间】2024-10-20
- 【会议地点】中国福建厦门
- 【分类号】U418;P631.3
- 【主办单位】中国地球物理学会