基于改进YOLOv11n的复杂路况下道路病害检测算法

李志龙; 王靖岳; 黄理程; 于文泰

兰州交通大学学报 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (4) : 124 -134.

李志龙, 王靖岳, 黄理程, 于文泰

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

道路目标检测实验在复杂路况下非常容易出现漏检、误检和重复检测。针对在复杂路况下的道路实时检测，提出一种基于YOLOv11的改进算法。设计了一种高效的新型分组提取卷积替换原YOLOv11n模型中特征提取网络的卷积，显著扩大了模型感受野，增强了对小尺度目标的检测能力；针对复杂路况中图像光影关系不明显，容易出现光线暗淡和阴影重叠等问题；引入C2DyBRA模块强化模型对特征细节的捕捉，进而优化边界框预测的准确性与匹配度；最后改进上采样方式使用新型上采样算子DySample增强目标与背景的对比度，同时有效提升了对密集道路病害目标的定位精度。实验结果表明，改进后的算法在保持原基准模型轻量的基础上，mAP@0.5相较于原基准模型提高了9.8%，召回率提升了7.7%。显著提升了检测精度的同时满足实时性的要求，表现出了更出色的检测效果。