公开(公告)号：CN117523402A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311598810.7

申请日：2023-11-28

Applicant: 福州大学

Inventor： 柯逍 ,  方蔚杭

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供了一种基于改进CBAM注意力机制的YOLOv7道路坑洼检测方法，包括：通过城镇中的监控对道路进行俯拍，获得道路坑洼的图片数据；同时对原始的路面坑洼图片数据使用SMOTE方法结合添加Coarse Dropout噪声对数据集进行处理，建立典型与非典型的道路坑洼图片数据集；构建改进的YOLOv7网络，包括在YOLOv7网络中添加改进空间注意力模块之后的CBAM注意力机制；将道路坑洼数据集输入到改进的YOLOv7目标检测模型；改进损失函数，将CIOUloss改进为WIoUv1；对待检测的道路图像进行道路坑洼检测，使用K‑Means方法对坑洼边界框尺寸进行聚类，获得合适的预设框尺寸；输出包含道路坑洼区域检测框的检测图像。本发明采用市政监控拍摄道路图像，对于道路的坑洼能够进行快速且有效的识别。