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摘要
道路伤损检测是道路养护过程中的重要基础性环节，传统道路伤损检测方法存在检测成本高且效率低的缺陷。为准确快速检测道路伤损状况，提出了一种基于YOLOv5改进的道路伤损检测模型YOLO-C-α。通过引入注意力机制CBAM模块，提高检测模型的特征提取及特征融合能力，改善模型对道路损伤小目标的漏检问题；引入α-IoU损失函数替换原始网络CIOU损失函数，降低预测框的回归损失，提升预测框的定位精度。基于RDD2020道路伤损检测数据集展开对比实验，结果显示：YOLO-C-α模型平均准确度达到60.3%,相比于原始模型平均精度提升1.4%,其F1值为60.2,相比于原始模型提升1%,且对于不同天气状况下的路面损伤均有较高的检测性能，实验环境每张图片的检测速度为6.3 ms,模型大小40.6 Mb。结果表明：本文基于YOLOv5m改进的算法抗干扰能力较强，能更准确地检测出多种天气状况下道路伤损目标，可为道路伤损实时检测及智慧化道路养护提供参考。
- 出版日期2023
- 单位中国测绘科学研究院; 重庆交通大学
