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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明提供一种道路裂缝检测方法、介质及产品，方法包括获取道路裂缝图像输入预先训练好的轻量级YOLO‑MCS道路裂缝检测模型，获得道路裂缝检测结果；轻量级YOLO‑MCS道路裂缝检测模型是基于改进的yolov8网络构建的；yolov8网络的改进方法包括将特征提取网络backbone替换为轻量级卷积神经网络MobileNetV3，在轻量级卷积神经网络MobileNetV3中嵌入坐标注意力机制CA模块；在neck端增加小目标检测层与压缩与激励SE模块；在头部预测结构引入powerIoU损失函数。克服了目前检测算法对于细小裂缝的检测精度较低且难以适用于计算资源受限的边缘设备。
主权项：1.一种道路裂缝检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的道路裂缝图像；将所述道路裂缝图像，输入预先训练好的轻量级YOLO-MCS道路裂缝检测模型，获得道路裂缝检测结果；其中，所述轻量级YOLO-MCS道路裂缝检测模型是基于改进的yolov8网络进行构建的；所述yolov8网络的改进，包括：将yolov8网络的特征提取网络backbone替换为轻量级卷积神经网络MobileNetV3，在所述轻量级卷积神经网络MobileNetV3中嵌入坐标注意力机制CA模块；在yolov8网络的neck端增加小目标检测层与压缩与激励SE模块；在yolov8网络的头部预测结构中，引入powerIoU损失函数替换边界框回归损失函数bbox_loss。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种道路裂缝检测方法、介质及产品
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