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基于YOLOv8n的道路损坏检测研究.pdf

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    摘要

    随着公路交通的迅猛发展，道路承载的车辆数量不断增加，道路损坏问题日

    益凸显，这对路面维护带来了巨大挑战。早期依靠人工巡检的道路损坏检测方式

    不仅成本高昂，容易出现误检漏检的情况，而且存在安全隐患，难以大范围推广。

    因此，寻求一种准确、高效的道路损坏检测方法对维护道路交通安全至关重要。

    针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的道路损坏检测方法，对

    YOLOv8n检测算法进行了优化。在模型训练前，使用图像数据增强的方法对训

    练样本进行了扩增，以防止出现过拟合问题。对YOLOv8n

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