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基于YOLO轻量化设计的半刚性基层沥青路面内部松散病害识别算法研究

徐子淇 (金华市公路港航与运输管理中心;河海大学土木院), 李灿 (金华市公路港航与运输管理中心;河海大学土木院)

摘要


针对三维探地雷达检测沥青路面内部松散病害诊断效率低、人工成本高的问题,本文提出一种轻量化识别方法。采用 Faster_block轻量级主干网络替换CSPDarknet53,提升训练与推理速度;设计SPPFCSPC模块,强化特征表达能力并扩大感受野;在颈部网络嵌入C3融合CBAM注意力机制,适配复杂场景关键特征提取。实验表明:相较原算法,mAP@0.5提升6.7%,计算量降低38.3%,检测速度可达128.2FPS;对比YOLOv8系列模型,精度最高提升28.7%,可同步满足路面病害识别的精度与实时检测需求。

关键词


半刚性沥青路面;内部松散病害;智能识别算法;YOLOv5优化;轻量化设计

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参考


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DOI: https://doi.org/10.33142/sca.v9i4.19558

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