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作者：胡鹏;夏晓华;钟预全;段智威;姚运仕;成高立;
单位：长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室;陕西高速机械化工程有限公司;
摘要：针对现有网络多尺度特征提取能力不足造成路面病害因尺寸差异难以完全识别的问题，提出了一种多尺度特征增强的路面病害检测模型。构建基于混合空洞卷积的快速空间金字塔池化模块，通过堆叠不同膨胀系数的空洞卷积进一步扩大网络感受野，以实现更大范围上下文信息的捕捉，并保留更多的空间信息；设计多路径特征融合网络，通过多分支和跳跃连接实现跨层级的特征捕捉，并减少特征融合过程中的信息丢失；采用K-means聚类算法结合交叉比获得合理的瞄点框；在损失函数中，设计一种面积惩罚项并设置下降梯度，提高预测框回归精度与效率；通过引入跨通道交互的高效注意力实现模型重要通道间的交互。实验结果表明：所提模型的检测精度比原模型YOLOv5s提高了4.0%;与Faster R-CNN、CenterNet等经典模型和YOLOv8s、YOLOv7n-tiny等先进模型相比，检测精度提高了1.0%～17.9%。模型经TensorRT加速引擎优化加速后，在NVIDIA Jetson TX2与NVIDIA Jetson Nano平台上的检测速率提高近1倍，同时不影响检测精度。
关键词：路面病害检测;;多尺度特征增强;;混合空洞卷积;;特征融合网络;;高效通道注意力;;嵌入式平台
基金资助：陕西省重点研发计划资助项目(2024GX-YBXM-197);; 陕西省交通运输厅交通科研项目(24-74K);; 秦创原引用高层次创新创业人才项目(QCYRCXM-2022-352)
