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第卷第期
４３３陕西科技大学学报Vol．４３No．３
年月JournalofShaanxiUniversitofScienceTechnolo
２０２５６ygyJun．２０２５
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文章编号:()
２０９６Ｇ３９８X２０２５０３Ｇ０１６６Ｇ０８
基于改进YOLOv８的路面病害检测模型
１１２２３１
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侯勇严梁扩旺郭文强郝磊郭志高董白杨
(,;,
１．陕西科技大学电气与控制工程学院陕西西安７１００２１２．陕西科技大学电子信息与人工智能学院
;,)
陕西西安７１００２１３．斯特拉斯克莱德大学计算机科学学院英国苏格兰格拉斯哥市G１１XQ
:、、
摘要针对现有路面病害检测模型存在特征提取能力弱特征融合能力不足未能有效平衡
,()
检测精度与轻量化等问题提出了一种利用通道先验卷积注意力CPCA机制和双向特征金
字塔网络()改进的路面病害检测模型———在的主
BiFPNYOLOv８YOLOv８nＧCB．YOLOv８n
,,
干网络引入CPCA机制动态调整通道和空间维度上的注意力权重增强对小目标的特征提
,;,,
取能力提高模型的检测精度其次将颈部网络替换为加权BiFPN通过新增加权跳跃连接
,,_
机制在实现模型轻量化的同时提高对小目标的特征融合能力在路面病害数据
．ChinaMix
,、[]
集上的实验结果表明改进后的模型mAP＠０．５mAP＠０．５Ｇ０．９与原始模型相比可分别提
升与,提升,并且参数量降低,浮点数运算次数也降低了
１％２．９０％F１Ｇscore２％２９．３３％
,,
９８８％．通过与其他YOLO模型的实验对比本模型的有效性和优越性得到了进一步的验证
为公路综合运输安全风险防控智能化提供了技术支持．
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