基于改进YOLOv5s的轻量化道路裂缝检测算法

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裂缝作为道路病害的普遍存在，不仅影响了道路的外观美观，更直接关系到道路的安全性和通行的顺畅性。为确保道路的可靠性，急需对裂缝进行定期的检测和精准的分析。随着科技的不断进步，传统的人工检测方法逐渐显得力不从心，因此基于图像处理的检测方法成为道路损伤识别领域的研究热点。

深度学习的卷积神经网络以其强大的特征提取能力，在多变的道路背景下相较于传统的数字图像处理方法更具有裂缝识别的优势，因此成为道路裂缝检测的研究焦点。（剩余4432字）

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