典型文献
基于树莓派和YOLOv5算法的路面裂缝检测系统
文献摘要：
路面裂缝检测对于大规模公路的保养意义重大,然而传统的路面裂缝检测装置存在成本高、结构复杂以及影响交通的正常运行等问题.为此,文中设计了一款基于YOLOv5算法和树莓派的路面裂缝检测系统,基于PyTorch深度学习框架对系统进行开发,同时采用JAVA语言对手机客户端进行开发.系统通过树莓派上连接的摄像头采集路面图像,采用YOLOv5算法对图像进行裂缝检测,并将检测到的裂缝信息通过Socket通信传输至手机APP上,最终实现路面裂缝的检测以及实时传输数据的作用.经测试,该系统不仅体型小、结构简单、准确率较高,且能实现路面裂缝的自动检测.
文献关键词：
裂缝检测;YOLOv5;树莓派;深度学习;Socket通信
中图分类号：
作者姓名：
施金汝;许凌峰;陈金立;陈璐;王辰
作者机构：
南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044
文献出处：
引用格式：
[1]施金汝;许凌峰;陈金立;陈璐;王辰-.基于树莓派和YOLOv5算法的路面裂缝检测系统)[J].信息技术,2022(04):22-28,34
A类：
B类：
树莓派,YOLOv5,路面裂缝检测,保养,检测装置,中设计,PyTorch,深度学习框架,JAVA,手机客户端,统通,摄像头,路面图像,Socket,通信传输,实时传输,传输数据,体型,结构简单,自动检测
AB值：
0.267765
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