发明专利已授权

基于改进YOLOv5神经网络与无人机视频结合的裂缝快速检测方法

📄 申请号：CN202210608946.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-05-31

公开号

CN115223060B

公开日

2025-07-04

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_17

IPC 分类号

G06V20_17 , G06V20_40 , G06V10_25 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_006 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

神经网络深度学习目标检测计算机视觉神经网络

应用场景

桥梁裂缝检测, 道路裂缝检测, 建筑结构检测, 基础设施巡检, 无人机智能巡检

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摘要

基于改进YOLOv5神经网络与无人机视频结合的裂缝快速检测方法，包括：利用无人机拍摄目标结构表面视频，逐帧提取视频中的图像，通过标记获得训练与验证数据集；基于YOLOv5算法模型，引入SSA(麻雀搜索算法)对模型中原有的K‑means算法进行替换改进，并用制作完成的数据集对改进后的模型进行训练；利用训练完成后的模型对无人机拍摄得到的新视频进行逐帧图像识别，最终检出视频中裂缝的位置。本发明将YOLOv5与SSA算法相结合，精准识别目标裂缝，通过视频输入实现裂缝检测，具有效率高、精度高、成本低、鲁棒性强等优点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于神经元覆盖率的图像深度学习模型测试方法与装置

当前第 / 件

碳纳米管/MOF衍生多孔碳复合电极材料的制备及应用

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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