重庆交通大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (9): 84-92.DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2025.09.11
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刘云飞1,李爽1,马健霄2
收稿日期:
2024-10-02
修回日期:
2025-02-19
发布日期:
2025-09-29
作者简介:
刘云飞(1962—),男,江苏南京人,博士,教授,主要从事信号处理与无损检测方面的研究。E-mail:lyf@njfu.edu.cn
通信作者:李爽(2001—),男,安徽安庆人,硕士,主要从事计算机视觉方面的研究。E-mail:lishuang@njfu.edu.cn
基金资助:
LIU Yunfei1, LI Shuang1, MA Jianxiao2
Received:
2024-10-02
Revised:
2025-02-19
Published:
2025-09-29
摘要: 随着深度学习技术在计算机视觉领域的广泛应用,基于深度学习的道路缺陷检测技术取得了显著进展。针对现有方法在处理复杂道路场景时,检测精度不足、漏检率高和小目标检测困难等问题,提出了一种创新的多任务学习道路缺陷检测模型(MTL-RDD),通过同时优化目标检测和语义分割任务来提升检测性能。该模型采用基于Transformer的轻量化MobileViT结构作为主干网络,实现高效特征提取,并通过GELAN结构实现多尺度信息融合,有效降低推理耗时。通过分割任务的精细化监督,MTL-RDD增强了模型的鲁棒性和泛化能力,尤其在复杂场景中展现出卓越的表现。实验结果表明:MTL-RDD在平均精度mAP@0.5-0.95和mAP@0.5指标上较YOLOv8-s分别提升了2.9%和3.5%,在精度、速度和小目标检测方面均优于现有主流方法。提出的检测模型为道路缺陷检测领域提供了更为精准和高效的解决方案。
中图分类号:
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