Nhận diện bất thường trên mặt đường sử dụng mạng nơ-ron tích chập tiên tiến
Đang tải...
Tệp tin
Năm xuất bản
2023
Nhan đề tạp chí
ISSN
Nhan đề tập
Nhà xuất bản
Giao thông vận tải
Tóm tắt
Nhận diện dị thường trên mặt đường là một tác vụ không thể thiếu trong các hệ thống giám sát giao thông hiện đại ngày nay. Trong bài báo này, nhóm tác giả nghiên cứu ứng dụng mạng YOLOv8 – một cấu trúc mạng nơ-ron tích chập tiên tiến được dùng để nhận diện các đối tượng thời gian thực vào bài toán tự động nhận diện các dị thường hố, vết nứt, vết vá trên mặt đường. Cụ thể, nhóm nghiên cứu xây dựng một tập dữ liệu cá nhân gồm 795 bức ảnh mặt đường ở Việt Nam, mỗi hình ảnh được dán nhãn cụ thể các dị thường trên mặt đường. Sau đó, chúng tôi xây dựng và huấn luyện mạng YOLOv8 với tập dữ liệu trên. Kết quả cho thấy mô hình cho độ chính xác đạt 0.54 mAP tại ngưỡng bằng 0.5, cho thấy tiềm năng áp dụng vào thực tiễn.