目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 卷积神经网络
2.1 YOLOv5算法
三、桥梁裂缝检测的实现
3.1 数据集
3.2 模型训练
实现效果图样例
最后
前言
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选题指导:
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于深度学习的桥梁裂缝检测系统
设计思路
一、课题背景与意义
裂缝的成因复杂，具有较大的危害性，形状和走向无规律性，一般呈现多种形态和大小。若裂缝缺陷检测和修复不及时，可能会导致桥梁重大经济损失以及威胁生命安全。因此，早期发现和确定桥梁裂缝，以便进行精确的养护，具有特别重要性。深度学习作为近年来的热点和有效的监督学习方法之一，为桥梁裂缝检测带来了显著的提升。深度学习具有强大的特征提取和泛化能力，以及高鲁棒性和可靠性。
二、算法理论原理
2.1 卷积神经网络
YOLO作为一种用于多目标检测的深度学习框架，模型体积小，计算速度快，将检测问题转化为回归问题，整个图作为网络的输入。YOLOv5网络是由YOLOv4和YOLOv3演化而来的一种典型的单级目标检测算法，检测精度高，实时性好。YOLOv5s网络结构分为输入端、骨干端、颈部和检测端。
2.1 YOLOv5算法
在目标检测任务中，注意力机制主要作用于特征映射，通过先后生成通道和空间两个独立维度的注意映射，生成二维注意评分映射并应用到输入特征映射上，最后自适应特征细化。种轻量级嵌入式模块，结构由Split、Fuse、Select三部分组成。Split部分对维度为C×H×W特征图X进行3×3、5×5的完整卷积操作，进而得到相同维度的不同特征图。
Fuse部分对两者进行信息融合操作得到同维度，进而通过全局平均池化与全连接层获取特征图的注意力信息，从而创建一个紧凑的特征，以便为精确和自适应地调整感受野的大小提供指导。Fuse部分计算公式如下所示：
将两部分的特征图按元素求和得到U。
维度为C×H×W的特征图通过空间维度的全局平均池化操作生成通道统计信息，得到维度为C×1的特征图S。
经过先降维再升维的FC全连接层生成紧凑的特征(维度为d×1，d
