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题名基于YOLOv8改进的无人机航拍路面损伤检测算法
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作者
张亚军
苗皓源
马薇
马冲
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机构
新疆大学软件学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2026年第2期181-191,共11页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2022D01C54)资助。
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文摘
针对无人机航拍路面损伤检测任务中,现有路面损伤检测算法存在模型复杂度过高以及复杂背景下漏检、误检的问题,提出了一种轻量化的路面损伤检测算法DFS-YOLO。首先,提出C2f-DWR模块,引入多膨胀率并行空洞卷积结构,扩大模型感受野,增强对高层语义信息的利用。其次,设计了轻量化的快速层次尺度特征金字塔FHSFPN,在减少模型复冗余的同时提升特征融合效果。最后,引入ShapeIoU损失函数,关注路面损伤的自身形状与尺度,提高模型的鲁棒性。实验结果表明,DFS-YOLO在China Drone和UAPD数据集上的mAP50分别较YOLOv8s提升4.6%和2.1%,参数量和计算量分别降低39.1%和20.4%,实现了轻量化与准确性的良好平衡,展现出较高的实际应用潜力。
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关键词
路面损伤检测
YOLOv8
C2f-DWR
fhsfpn
ShapeIoU
轻量化
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Keywords
road damage detection
YOLOv8
C2f-DWR
fhsfpn
ShapeIoU
lightweight
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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