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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5‑CS的路面塌陷自动识别方法及设备，方法包括：1采用网络爬虫爬取相关网站上的路面塌陷灾害图片；2将爬取的所有路面塌陷灾害图片存入样本库，并对样本库中的图片进行塌陷类型标注；3对样本库中所有图片依次进行自适应锚框计算、自适应图片缩放和Mosaic数据增强；4采用YOLOv5‑CS构建路面塌陷识别模型；5将步骤3处理后的图片输入路面塌陷识别模型，进行训练；6从道路监控视频中提取视频帧，输入训练好的路面塌陷识别模型，得到路面塌陷类型实时情况。本发明自动化程度高、实时性高。
主权项：1.一种基于YOLOv5-CS的路面塌陷自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1采用网络爬虫爬取相关网站上的路面塌陷灾害图片；2将爬取的所有路面塌陷灾害图片存入样本库，并对样本库中的图片进行塌陷类型标注；3对样本库中所有图片依次进行自适应锚框计算、自适应图片缩放和Mosaic数据增强；4采用YOLOv5-CS构建路面塌陷识别模型，所述YOLOv5-CS包括依次连接的骨干网络Backbone、颈部网络Neck和输出网络Output；5将步骤3处理后的图片输入路面塌陷识别模型，进行训练；6从道路监控视频中提取视频帧，输入训练好的路面塌陷识别模型，得到路面塌陷类型实时情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京师范大学 基于YOLOv5-CS的路面塌陷自动识别方法及设备
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