基于改進(jìn)YOLOv5-DeepSORT算法的公路路面病害智能識(shí)別

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摘 要：針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法在多尺度無人機(jī)（UAV）圖像中對(duì)公路路面病害容易出現(xiàn)漏檢誤檢及同一病害在連續(xù)幀圖片中被重復(fù)檢測(cè)的問題，提出一種具有病害重識(shí)別能力的路面檢測(cè)方法。通過引入真實(shí)寬高損失與縱橫比以提升損失函數(shù)性能，利用CA（Coordinate attention）注意力機(jī)制提升模型在復(fù)雜背景下的識(shí)別能力，將模型初始特征引入特征融合網(wǎng)絡(luò)提升模型檢測(cè)多尺度病害的魯棒性，構(gòu)建基于DeepSORT（目標(biāo)檢測(cè)的多目標(biāo)跟蹤算法）的二級(jí)檢測(cè)機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)病害的重識(shí)別與統(tǒng)計(jì)。（剩余19232字）