基于树莓派和YOLOv5算法的路面裂缝检测系统

• 作者: 施金汝 许凌峰 陈金立 陈璐 王辰
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 裂缝检测 YOLOv5 树莓派 深度学习 Socket通信
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 22-28,34
• 页数: 8页
• 分类号: TP368.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2022.04.004

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.