该模型当前使用的是默认介绍模版，处于“预发布”阶段，页面仅限所有者可见。
请根据模型贡献文档说明，及时完善模型卡片内容。ModelScope平台将在模型卡片完善后展示。谢谢您的理解。
Clone with HTTP
git clone https://www.modelscope.cn/FrankHang/CascadeMaskRCNN_RoadCrackPt.git
当今社会，人们对于道路检测的相关应用往往集中在汽车上，而较少关注电动自行车这一重要的出行工具。 然而电动自行车在中国的保有量巨大，已成为许多人日常出行的主要方式。 在骑电动自行车时也会存在一些安全隐患，特别是在道路情况不好的时候。 道路上的裂缝和不平整路面可能给骑手带来意外风险，如果骑手没有及时注意这些细微隐患，可能会导致不幸的摔落甚至严重受伤。 针对这一问题，一种创新性的解决方案是基于计算机视觉的智能电动自行车辅助系统。 本文使用基于Cascade-Mask-RCNN-Swin的实例分割模型，实时检测和分析道路状况。 当系统检测到路面裂缝或其他潜在危险时，可以立即向骑手发出语音警告，提醒他们注意规避。
评论