Mejora de la detección en tiempo real de daños en el pavimento de carreteras basada en YOLOv5 en la gestión de infraestructuras viales
Autores: Sami, Abdullah As; Sakib, Saadman; Deb, Kaushik; Sarker, Iqbal H.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mejora de la detección en tiempo real de daños en el pavimento de carreteras basada en YOLOv5 en la gestión de infraestructuras viales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Gestión de infraestructuras de pavimentos de carreteras
YOLOv5
Modelo de detección de objetos
Conjunto de datos de daños en carreteras
Detección en tiempo real
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje profundo ha permitido un método directo y conveniente de gestión de infraestructuras de pavimentación de carreteras que facilita una red de transporte segura, rentable y eficiente.
Descripción
El aprendizaje profundo ha permitido un método directo y conveniente de gestión de infraestructuras de pavimentación de carreteras que facilita una red de transporte segura, rentable y eficiente.