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一种基于深度学习的坑洞实时检测方法( A Real-time Pothole Detection Based on Deep Learning Approach )
YK Yik NE Alias Y Yusof S Isaak
今天，使用公路（包括高速公路和单人车厢）的车辆数量在不断增加。道路结构安全监测系统对道路使用者是安全的，对确保长期车辆安全和防止因道路损坏如坑洼、塌方和道路不平整而发生事故也是重要的。大多数关于道路事故的新闻报道也是由几乎10-30厘米深的坑洞引起的，再加上强降雨降低了驾驶员的能见度、悬挂系统对车辆的显著损坏或不必要的交通拥堵。本文提出了基于YOLOv3算法的深度学习检测算法,并将其应用于加速度计检测、图像处理和基于机器学习的检测等领域。在实时网络摄像头中检测到坑洞后，将使用Google Maps API记录并显示坑洞位置，以便可视化。坑洞检测训练模型的实现共采样了330组数据。结果表明,该模型的映射率为65.05,准确率为0.9%,召回率为0.41。使用性能更高的GPU可以进一步改善YOLOv3算法检测的局限性，可以对1000到10000个数据集进行采样。该算法为用户提供了不同场景下高精度、高效率的坑洞监测解决方案，有利于公众和政府对坑洞进行实时监测。
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