基于YOLOv8的裂缝检测与量化

杨烁, 匡国冠, 刘龙华, 贾浩文, 张浩

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20240103

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 37 ›› Issue (03) : 25 -31. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20240103

基于YOLOv8的裂缝检测与量化

杨烁, 匡国冠, 刘龙华, 贾浩文, 张浩

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摘要

结构裂缝的定期检测对于确保结构安全至关重要，目前传统人工检测方法耗时耗力，而且难以实现对裂缝尺寸的量化，针对上述问题，提出一种基于YOLOv8检测与量化裂缝的方法，可提高检测效率并实现裂缝的量化分析。基于YOLOv8算法对裂缝图像进行分割，对分割后的裂缝图像提取计算像素数量，根据实际测量获得的比例因子计算出裂缝真实几何特征。结果显示，YOLOv8分割准确率均达到85%以上，并且对裂缝特征量化实验所得误差百分比均小于4%,拟合优度最大达到0.985 8。所提方法有望为结构裂缝检测提供一个具有前景的解决方案。