坑洼

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如何“填平”面部痤疮导致的“小坑洼”
《健康向导》2025年第2期60-61,共2页吴骐而 
面部痤疮困扰着许多患者,当痤疮较严重或处理不当时,则可能导致凹陷性瘢痕。这些瘢痕如同脸上的“小坑洼”,不仅破坏了肌肤的平整光滑,还影响外貌美观,给患者带来一定的心理压力。采取科学的预防及治疗措施,有助于缓解凹陷性瘢痕症状,...
关键词：面部痤疮 凹陷性瘢痕 皮肤健康 平整光滑 预防及治疗措施 心理压力 坑洼 
RSG-YOLO:用于检测道路坑洼的高效神经网络
《计算机技术与发展》2025年第2期199-206,共8页吴铁钰 杨光 邹丽 
辽宁省科学技术基金(2023JH2/101300236);辽宁省教育厅高校科研基金(LJKMZ20220844)。
道路在人类社会的发展中至关重要。坑洼为道路缺陷最严重的一类,容易导致轮胎爆胎、车辆失控,严重影响行车安全。道路坑洼检测有助于及时修复道路缺陷,提高行车安全性。为了解决坑洼大小不同和形状复杂导致的多尺度特征提取困难、检测...
关键词：道路坑洼检测 多尺度特征 深度学习 YOLOv8n 动态感受野 
基于改进YOLOv5算法的道路坑洼检测方法
《计算机工程与设计》2025年第2期554-561,共8页张刚 唐戬 杨小双 杨扬 秦贵斌 樊劲辉 
国家自然科学基金项目(51507048);河北省重点研发计划基金项目(20326628D);河北省引进国外智力基金项目(1200343)。
针对目前已有目标检测算法在路面坑洼养护应用较少,且存在检测模型参数量较大、小目标容易漏检的问题提出一种改进的YOLOv5的算法。在主干(Backbone)层采用轻量化卷积GhostConv代替原有的标准卷积,减少模型参数;在颈部(Neck)层加入卷积G...
关键词：路面坑洼 主干层 颈部层 轻量化 注意力机制 双向融合模型 损失函数 
基于YOLOv8s的道路坑洼检测技术研究
《西部交通科技》2024年第11期28-30,共3页罗伟 解威威 侯凯文 卢鹏 欧晨丰 
文章从YOLO的部署、数据集的构建、模型的训练到模型的应用全过程,研究了基于YOLOv8s目标检测算法的道路坑洼检测技术在城市道路坑洼检测中的应用,以实现对道路的各种类型和尺寸坑洼的准确检测。实验结果表明,该技术在准确性、速度和稳...
关键词：目标检测 YOLOv8s 道路检测 深度学习 
基于卷积神经网络的坑洼道路识别和检测
《物联网技术》2024年第11期31-35,共5页蔡梓丰 梁先樟 罗世豪 张延生 
广东省普通高校特色创新项目:基于强化学习的智能车路径规划研究(2022KTSX188)。
针对路面坑洼图片进行图像预处理,包括图像裁剪、去噪和归一化处理以及数据增强操作,以此提高模型的泛化能力并降低过拟合的风险,增强数据的多样性。利用迁移学习的方法,构建了基于VGG16架构的深度学习模型。在模型构建过程中,引入了全...
关键词：图像预处理 数据增强 VGG16架构 迁移学习 深度学习 Adam优化器 
城市道路路面养护问题及对策研究
《工程技术研究》2024年第21期132-134,共3页李星宇 
城市道路作为城市交通基础设施的重要组成部分,其养护质量直接影响车流量、安全程度、城市管理水平及居民生活质量。城市道路在长期的自然侵蚀和运输负荷下,极易出现裂缝、车辙、坑洼等病害,增加了交通事故的危险性,给城市形象带来不利...
关键词：城市道路 路面养护 沥青层 裂缝 车辙 坑洼 应变幅值 
基于YOLOv7-CA-BiFPN的路面缺陷检测被引量：1
《计算机测量与控制》2024年第9期9-14,43,共7页高敏 李元 
路面坑洼是主要道路缺陷,会损坏车辆,影响驾驶员的安全驾驶,严重时还会导致交通事故,针对这个问题,提出了改进YOLOv7的道路坑洼检测算法;使用Mosaic+Mixup进行内置数据增强,扩充小样本数据集,增强模型泛化能力;引入CA注意力机制,将横纵...
关键词：坑洼检测 YOLOv7 注意力机制 数据增强 BiFPN 
基于语义分割的道路坑洼检测研究
《西北工程技术学报》2024年第3期274-280,共7页周文彬 李春树 
宁夏自然科学基金项目(2020AAC03033);宁夏大学研究生创新项目(GIP2020074)。
道路坑洼检测对驾驶安全性、行车舒适性、路容路貌等方面都具有十分重要的意义。针对传统道路坑洼检测只能划定坑洼所在区域的大体位置,不能明确划分坑洼区域覆盖范围,视觉效果差,检测不明显等问题,本文提出了一种基于语义分割的道路坑...
关键词：语义分割 道路坑洼检测 深度学习 组合损失函数 
基于轻量化CNN的智能驾驶道路路面坑洼检测
《广东水利电力职业技术学院学报》2024年第3期44-47,共4页邵明省 
河南省高等学校重点科研项目(24B520020)。
智能驾驶过程中对道路路面坑洼检测能够提高车乘人员的舒适感。轻量化CNN通过LightSampleModule双分支结构使得计算量大大减少;卷积神经网络节点优化能够有效捕捉坑洼细节信息,减少有用特征的丢失;增加通道注意力机制获得不同通道的相关...
关键词：轻量化 卷积神经网络 通道 注意力 坑洼 
基于ResNet-18和集成学习方法的坑洼道路检测与识别
《内蒙古科技与经济》2024年第16期108-112,共5页李奇 冯瑜 
辽宁省教育厅研究生教改项目(LNYJG2022103)。
随着图像处理技术的不断进步,特别是深度学习在这一领域的广泛运用,图像识别技术已实现了显著的发展。文章探讨了如何利用深度学习和集成学习方法对坑洼道路进行检测和识别。通过ResNet-18模型进行图像特征提取,最终输出512个特征。应...
关键词：ResNet-18 集成学习 坑洼识别 道路检测 
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