融合YOLOv10与测绘影像的工程缺陷识别及风险等级评估

许惠铭; 欧永慧; 张克含

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.11.011

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (11) : 33 -35+38. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.11.011

融合YOLOv10与测绘影像的工程缺陷识别及风险等级评估

许惠铭, 欧永慧, 张克含

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摘要

为解决工程裂缝检测效率低、精度不足的问题，本文融合YOLOv10与测绘影像技术，提出了改进型YOLOv10n-Crack模型进行风险等级评估。通过优化快速空间金字塔池化(SPPF)结构、引入蒙特卡洛注意力、构建交叉注意力拼接双融合(CAC2f)模块及扩展分割功能实现模型升级，经消融测试与对比验证。结果表明：该模型在飞桨裂缝数据集上，分割全类别平均正确率(mAP)50从0.731提升至0.742,mAP50-95从0.254提升至0.261,优于YOLOv8n、YOLOv9s等模型，可实现裂缝精准检测与分割，为工程缺陷识别提供技术支撑。