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申请/专利权人：深圳市锐明像素科技有限公司

摘要：本申请实施例提供的一种基于RD‑YOLO网络的道路病害识别方法及装置，通过获取待识别的道路的图像；将所述图像输入至预先建立的RD‑YOLO网络模型中，确定所述道路的病害类别，其中，所述RD‑YOLO网络模型包括：依次连接的骨干网络、颈部网络和检测头，所述骨干网络包括：逐通道卷积模块，所述逐通道卷积模块用于对每个通道的特征使用一个卷积核进行卷积，所述颈部网络包括：通道空间残差注意力机制模块和多尺度交互融合模块，所述通道空间残差注意力机制模块用于增强特征图，所述多尺度交互融合模块用于根据不同尺度的目标自适应选择特征进行融合，能够实现对道路病害进行较为准确地识别。

主权项：1.一种基于RD-YOLO网络的道路病害识别方法，其特征在于，包括:获取待识别的道路的图像；将所述图像输入至预先建立的RD-YOLO网络模型中，确定所述道路的病害类别，其中，所述RD-YOLO网络模型包括：依次连接的骨干网络、颈部网络和检测头，所述骨干网络包括：逐通道卷积模块，所述逐通道卷积模块用于对每个通道的特征使用一个卷积核进行卷积，并将卷积后的每个通道的特征进行拼接，所述颈部网络包括：通道空间残差注意力机制模块和多尺度交互融合模块，所述通道空间残差注意力机制模块用于增强特征图，所述多尺度交互融合模块用于根据不同尺度的目标自适应选择特征进行融合，所述逐通道卷积模块包括：第一逐通道卷积模块、第二逐通道卷积模块、第三逐通道卷积模块、第四逐通道卷积模块和第五逐通道卷积模块，所述骨干网络还包括：第一通道智能选择模块、第二通道智能选择模块、第三通道智能选择模块、第四通道智能选择模块和空间金字塔池化模块，所述第一逐通道卷积模块用于输入图像，所述第一逐通道卷积模块、所述第二逐通道卷积模块、所述第一通道智能选择模块、第三逐通道卷积模块、第二通道智能选择模块、第四逐通道卷积模块、第三通道智能选择模块、第五逐通道卷积模块、第四通道智能选择模块、空间金字塔池化模块依次连接，所述第二通道智能选择模块用于输出第一特征信息至所述颈部网络，所述第三通道智能选择模块用于输出第二特征信息至所述颈部网络，所述空间金字塔池化模块用于输出第三特征信息至所述颈部网络，所述颈部网络还包括：特征金字塔网络模块，所述特征金字塔网络模块、所述通道空间残差注意力机制模块和所述多尺度交互融合模块依次串联，所述特征金字塔网络模块的输入为第二通道智能选择模块、第三通道智能选择模块和所述空间金字塔池化模块的输出，并分别输出不同的特征信息至所述通道空间残差注意力机制模块，所述通道空间残差注意力机制模块包括：依次连接的通道注意力机制模块、空间注意力机制模块，所述通道注意力机制模块的输入为所述特征金字塔网络模块的输出，其中，所述通道注意力机制模块用于确定每个通道的权重，并基于每个通道的权重对每个通道的特征进行加权处理，以增强或减弱各个通道的特征信息，所述空间注意力机制模块用于确定空间方向上权重，并基于空间方向上的权重加权不同空间方向的特征信息，以突出重要区域，所述检测头包括：Conv层、BN层、SILU层，Conv层、BN层、SILU层依次连接，Conv层用于从输入特征图中提取特征，BN层将每个特征图的每个通道进行标准化，SILU层用于进行SILU激活。

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