多尺度特征融合的轻量级道路坑洞检测

摘要

道路坑洞的有效识别不仅可以提高驾乘人员的乘车舒适度，更能够为行车安全提供有力保障。针对道路坑洞检测中存在识别准确率低、检测速度慢的问题，提出一种多尺度特征融合的轻量级道路坑洞检测算法。该算法以单极多框检测器为框架，采用MobileNetV2作为特征提取骨干网络，同时将骨干网络层中3个尺度依次递减的特征层进行特征融合。实验结果表明，所提出算法的检测精度达到94.18%，相比原始算法提升7.59%，算法参数量仅为2.24M，适用于小型嵌入式边缘计算设备，可为道路坑洞高效检测提供参考。

关键词

道路坑洞 / 目标检测 / 图像特征提取 / 多尺度特征融合 / 模型轻量化

基金资助

福建省自然科学基金面上项目（2022J011185）; 福建省中青年教师教育科研项目（JAT210421）; 国家级大学生创新创业训练计划项目（202111311009）