多阶段改进YOLOv5s算法在墙面施工中的裂缝检测效果分析  

作　　者：吴红翠[1] 邵佰春 

机构地区：[1]合肥财经职业学院建筑工程学院,安徽合肥230601 [2]安徽安利材料科技股份有限公司,安徽合肥230601

出　　处：《佳木斯大学学报（自然科学版）》2024年第7期119-122,共4页Journal of Jiamusi University：Natural Science Edition

基　　金：2023年度安徽省高校自然科学研究项目重点项目(2023AH052567)。

摘　　要：墙面裂缝如果不及时发现和处理,会引发一系列的安全问题,如墙体脱落、渗水等,进而会给人们的生命财产安全带来威胁。传统的检测方法难以实现精准定位,为此研究基于YOLOv5s算法并对其网络结构进行优化,以提高其计算能力和鲁棒性,最终对墙面裂缝检测系统进行优化设计。经实验验证,结果可知研究设计的多目标改进YOLOv5s算法可以对不同类型的墙面裂缝进行准确分类,其中对纵向裂缝的预测精度为97.2%,对横向裂缝的预测精度值为98.8%,对网状裂缝的预测精度值为96.4%。综上可知,优化设计的裂缝检测系统可以准确区分不同类型的裂缝,有利于提高墙面施工中的效率并降低检测和维修成本。

关 键 词：墙面裂缝检测 多阶段方法 YOLOv5s 图像检测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TU746[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]