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作者：赵文华;刘澳鹏;杜常博;孙琦;孔佳慧;
单位：辽宁工程技术大学土木工程学院;
摘要：为实现混凝土裂缝准确高效检测，提出一种基于YOLOv8s的混凝土裂缝检测模型YOLO-CCD。引入多尺度卷积模块PSConv(poly-scale convolution)，增强跨尺度特征的学习能力，提高对微小裂缝和复杂背景下裂缝的检测效果。采用高效通道注意力机制（efficient channel attention,ECA），增强特征通道之间的依赖关系，优化特征表示。引入SIoU损失函数，通过综合考虑几何特征优化边界框回归过程，提高模型的检测精度。与YOLOv8s模型相比，改进后模型的平均精度mAP_(50)、mAP_(50-95)分别提升了7.9%和2.4%。与其他检测方法相比，本文提出的模型在检测精度和计算效率方面均有显著优势。研究结论为混凝土裂缝检测提供了新的可行方法。
关键词：目标检测;;YOLOv8;;混凝土裂缝;;混凝土裂缝检测;;高效通道注意力;;多尺度卷积;;损失函数
基金资助：国家自然科学基金项目(52074144);; 辽宁省自然科学基金项目(2019-MS-158);; 辽宁省教育厅科学研究基金项目(LJ2020JCL001)
