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基于深度特征金字塔的路面病害检测

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道路为人们的生活和工作提供了方便,路面作为道路最重要的组成部分,直接影响了道路的使用,但由于车辆行驶和风吹日晒,路面病害层出不穷.利用目标检测技术对路面病害进行快速检测,可以及时筛选出病害,降低日常人工检查的负担,提高养护效率.然而,路面病害特征比较细微,随着神经网络深度的不断增加和下采样,细节信息损失比较多.通过将通道注意力集成到特征金字塔网络,可以从通道和空间两个维度上提高网络对路面病害的表征能力,同时提出了一种新的路面病害特征提取器,使得网络更关注低层次特征.实验部分,将改进后的特征金字塔分别应用在Road Damage Dataset 2018数据集和自制的沥青路面病害数据集上,并与其他经典的目标检测模型进行了比较,实验结果证明了基于改进后的特征金字塔的模型在路面病害检测上的有效性.
Pavement Disease Detection Based on Depth Feature Pyramids

张伟、刘宁钟、寇金桥

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南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京 211106

北京计算机技术及应用研究所 方舟重点实验室,北京 100854

路面病害 目标检测 特征金字塔 通道注意力 特征提取器

中央高校基本科研业务费专项

3082020NZ2020017

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.12.026

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(12)
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