基于数据挖掘和YOLO的道路裂缝检测  

作　　者：李佳霖 曹威威 

机构地区：[1]海南政法职业学院公共教育部,海南海口571100 [2]洛阳师范学院地理与旅游学院,河南洛阳471934 [3]海南大学应用科技学院,海南儋州571737

出　　处：《科技风》2024年第34期7-9,共3页

基　　金：2020年海南省哲学社会科学规划课题资助“海南省海洋渔业生态经济系统脆弱性及发展效率研究”[HNSK(QN)20-12]。

摘　　要：道路裂缝检测的及时性对于降低交通事故风险、延长道路使用寿命以及提升运输效率具有至关重要的作用。在当前大数据和人工智能的背景下,本文提出了一种结合数据挖掘和SCD-YOLO的道路颠簸异常检测方案,旨在为道路裂缝检测提供一种高效、准确的新方法。该方法显著提升了道路裂缝检测的精准度和效率。通过优化数据清洗方法并引入创新的计算机视觉技术,我们有效降低了时间与计算成本,并增强了模型的通用性和鲁棒性。

关 键 词：道路裂缝检测 卡尔曼滤波算法 模拟退火算法 SCD-YOLO 

分 类 号：TU7[建筑科学—建筑技术科学]