基于改进YOLOx-s的无人机桥梁裂缝检测算法

徐伟峰; 吕航; 程子益; 陆安文; 王洪涛; 王晏如; 李昇

doi:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2024191

吉林大学学报(理学版) ›› 2025, Vol. 63 ›› Issue (04) : 1091 -1098. DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2024191

基于改进YOLOx-s的无人机桥梁裂缝检测算法

徐伟峰, 吕航, 程子益, 陆安文, 王洪涛, 王晏如, 李昇

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摘要

针对桥梁裂缝检测不充分的安全隐患问题，结合小型无人机平台提出一种基于YOLOx-s的桥梁裂缝检测算法.首先，在backbone中添加残差空洞卷积模块，以解决无人机图像尺度变化大、背景复杂的问题；其次，在PANET中添加坐标注意力机制模块，以提高小目标检测率；最后，替换损失函数为Focal loss,以加强正样本的学习，提高模型的稳定性.实验结果表明：该方法相比于YOLOx-s算法，检测精度提升了3.72个百分点；在嵌入式设备上，该方法比其他主流算法有更好的精度，且能实现实时性检测，可以更好地应用在无人机桥梁裂缝检测中.