基于多源图像融合的深度学习方法在道路裂缝检测中的应用与优化

摘要： 研究了基于多源图像融合的深度学习方法在道路裂缝检测中的应用。随着全球基础设施的发展，道路裂缝的检测与修复成为保障交通安全的关键。传统人工检测方法存在效率低下和主观性强的问题，深度学习技术的兴起为此提供了新的解决方案。研究通过结合灰度图像和深度图像的特征，优化了YOLOv5模型的检测精度。具体而言，研究引入了特征融合模块BiFPN和损失函数EIOU,并通过实验验证了这些改进在不同... （共9页）