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摘 要：作為城市地下管網系統(tǒng)的關鍵防護構件，井蓋的安全狀態(tài)直接影響市政設施運維效率與公共安全。針對傳統(tǒng)井蓋安全隱患檢測方法存在效率低、誤報率高等問題，文章提出基于改進YOLOv5的智能檢測方法。通過構建多尺度特征融合機制，文章結合五折交叉驗證法對標注數據集進行模型訓練，實現了對破損、移位、缺失等典型安全隱患的精準識別。（剩余8463字）
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基于YOLOv5的井蓋隱患智能識別研究
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