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基于改进后的YOLO v4的混凝土结构表面裂缝识别

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摘要摘要：混凝土是基础设施体系中应用广泛的一种材料，但这种材料容易受到外部环境影响，导致混凝土产生裂缝。本研究提出了一种采用网络剪枝技术和EvoNorm-S0结构的改进后的YOLO v4网络，以更好地从众多干扰目标中识别裂缝。提出的网络与使用相同数据集的同类型的另外三种先进算法（SSD300、YOLOv3和YOLO X-l）进行了比较测试。结果表明，所提出的网络不仅能够以较快的计算速度正确分类最多的目标种类，而且具有最高的。

DOI 3j7ekyrvd1/6521729

作者吴培荣

机构地区广州大学土木工程学院广东省广州市 510000

出处《工程建设标准化》 2022年13期

关键词计算机视觉 YOLO系列裂缝识别深度学习结构检查

分类 [建筑科学][建筑理论]

出版日期 2022年10月20日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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工程建设标准化

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