基于注意力机制改进的Pix2Pix探地雷达道路病害检测方法

摘要

针对高速公路长期运行过程中出现的道路病害，如层间不良、层间松散和裂缝等问题，笔者提出一种基于注意力机制改进的Pix2Pix探地雷达（GPR）道路病害检测方法。该方法通过在Pix2Pix网络中集成卷积块注意力模块（CBAM）和空间注意力机制（SAM），并使用LSGAN损失函数优化网络结构和训练过程。在仅100张图像的小样本数据集中，提出的方法检测精度达到85.45%，显著优于传统的YOLOv5和Faster RCNN方法。实验结果表明，该方法在小样本情景下具备较高的检测精度与泛化能力，为道路病害的自动化检测提供了新的解决方案。

关键词

探地雷达 / Pix2Pix / 注意力机制 / 目标检测