基于改进YOLOv7的公路路面病害检测算法

罗晖; 马治伟; 斯成浩; 韩岳霖; 王亚民

doi:10.16749/j.cnki.jecjtu.20250908.003

华东交通大学学报 ›› 2026, Vol. 43 ›› Issue (01) : 93 -100. DOI: 10.16749/j.cnki.jecjtu.20250908.003

基于改进YOLOv7的公路路面病害检测算法

罗晖, 马治伟, 斯成浩, 韩岳霖, 王亚民

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摘要

针对公路路面病害类别多样、尺度差异显著及背景复杂度高等问题，提出一种基于改进YOLOv7的公路路面病害检测算法。首先，在颈部网络中引入显式视觉中心模块，以充分获取输入特征的全局与局部信息，提升对小目标的特征提取能力；其次，设计特征融合模块RFECSP，通过增强对多类、多尺度病害的特征融合效果，以解决因细节信息丢失及背景无关区域干扰导致的检测精度低下问题；最后，采用MPDIoU损失函数，进一步提升网络的收敛速度和检测精度。实验结果表明，该算法对路面病害检测效果显著，能够有效满足公路路面裂缝或坑槽类病害的检测需求。