基于YOLOv7与Jetson Orin的路面破损检测系统的设计与实现
道路破损对于道路安全有着巨大威胁,准确检测道路破损对道路养护修缮具有重要意义.针对人工检测方法检测效率低、成本高,国内外公司开发的商用路面检测系统成本高、性价比低的等问题,文章设计并实现一种基于YOLOv7模型与边缘检测设备Jetson Orin的路面破损检测系统,通过USB摄像头或工业相机采集道路图像,边缘计算设备Jetson Orin进行图像处理,利用YOLOv7模型进行路面破损检测,可检测出裂缝、井盖、坑槽、修补四种类型的缺陷.系统体积小,成本低、性能强、算法准确率高,可部署在普通的家用汽车进行道路缺陷实时检测.
YOLOv7、Jetson Orin、路面破损检测、深度学习
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TP18(自动化基础理论)
浙江交通职业技术学院科研计划项目2021YK01
2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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