多维度特征融合的双核卷积路面裂缝检测算法

摘要

对现有路面裂缝检测算法易受光照阴影、异物遮挡以及道路标线等条件影响，存在漏检误检、检测精度低、检测速度慢等问题进行了研究，提出了多维度特征融合的双核卷积路面裂缝检测算法。首先，添加三分支注意力机制，采用跨维度交互技术构建通道、高度和宽度维度间的相互依赖，赋予模型多维度特征提取能力；其次，使用双核卷积替换传统卷积实现模型的轻量化；再者，使用改进的MPDIoU边界框回归函数替换CIoU边界框回归函数，提高模型的收敛速度。在YOLOv8模型和RDD2022数据集上的实验表明，与YOLOv8n相比，F1和mAP分别提高了7.5%和5.3%,参数量和计算量分别下降了0.2%和0.7%,FPS提升了13;与SSD、Faster R-CNN、U-Net和DeepLabv3相比，F1提高了3.9%、mAP低于U-Net2%,参数量和计算量分别下降了0.8%和3.3%、FPS提升了19。

关键词

裂缝检测 / 特征融合 / 三分支注意力机制 / 双核卷积 / MPDIoU