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An Enhanced YOLOv8 Model for Real-Time and Accurate Pothole Detection and Measurement
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内容提要
本研究提出了一种改进的YOLOv8模型，并创建了公开数据集PothRGBD，以提高坑洼检测的准确性。实验结果表明，该模型在检测精度和召回率上有显著提升，适用于智能交通解决方案。
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关键要点
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本研究提出了一种改进的YOLOv8模型。
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创建了公开数据集PothRGBD，以提高坑洼检测的准确性。
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现有基于2D RGB图像的坑洼检测方法无法准确分析坑洼物理特性。
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实验结果表明，该模型在检测精度、召回率和mAP上均显著提升。
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该模型适用于实时的智能交通解决方案。
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