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基于YOLOv5的轻量化桥梁缺陷识别
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-11-14

    • 基于YOLOv5的轻量化桥梁缺陷识别

    • Defect recognition of lightweight bridges based on YOLOv5

    • “YOLOv5算法结合FasterNet和CBAM，提升桥梁缺陷检测精度和mAP，为桥梁养护管理数字化转型提供技术支撑。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第9期 页码：2958-2968
    • 作者机构：

      1.吉林大学 交通学院，长春 130012

      2.吉林省交通运输综合行政执法局，长春 130012

    • 作者简介：

      王琳虹（1984-），女，教授，博士.研究方向：驾驶安全，公路安全.E-mail：wanghonglin0520@126.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金面上项目(52472359);吉林省交通运输创新发展支撑（科技）项目(2023-1-13)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20250539    

      中图分类号： U447

    • 收稿：2025-06-19，

      纸质出版：2025-09-01

    移动端阅览

  • 王琳虹,刘宇阳,刘子昱等.基于YOLOv5的轻量化桥梁缺陷识别[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(09):2958-2968. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20250539.

    WANG Lin-hong,LIU Yu-yang,LIU Zi-yu,et al.Defect recognition of lightweight bridges based on YOLOv5[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(09):2958-2968. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20250539.

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