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摘要
本发明涉及土木结构工程与计算机技术领域,尤其是一种YOLOv7模型优化、缝隙检测方法、系统和存储介质。本发明提供的YOLOv7模型优化方法中,通过在已有的YOLOv7模型中添加自定义的FEEM模块,采用多路膨化卷积对经过骨干网络和颈部网络处理后的数据进行处理,扩大图像中的特征区域以提高模型的敏感性,增大感受野,使得YOLOv7优化模型可以更好地识别图像中的目标,在数据拟合和提取复杂模式时更具有适应性。本发明提出的基于YOLOv7模型优化的缝隙检测方法,首先将自研模块嵌入已有的YOLOv7模型中,然后通过机器学习训练获得道路缝隙检测模型。本发明采用道路缝隙检测模型实现道路缝隙检测,大大提高了缝隙识别精度和效率。
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