基于深度学习的古建筑木结构裂缝复杂纹理轮廓特征提取方法

摘要

目的 运用多种目标检测方法进行古建筑木结构裂缝检测,提出能够满足古建筑木结构裂缝检测速度快、精度高等要求的智能算法。方法 首先优化古建筑木结构裂缝图片数据集;其次分别用YOLO、SSD以及Faster RCNN等模型中比较典型的算法进行古建筑木结构裂缝检测;最后从平均损失函数、精度、召回率、平均精度、每秒传输帧数、推理时间、总运行时间和权重等定量指标进行模型综合性能比较分析。结果 在训练300轮的情况下,YOLO v5s模型在4个模型里表现出了最好的综合性能,模型最轻便、裂缝检测速度最快、损失率最小、准确率最高、识别裂缝的正确率最高。结论 YOLO v5s模型比较适用于古建筑木结构裂缝检测,满足速度快、精度高的需求。