基于改进SSD模型的路面病害识别算法研究

作者：黄凯枫; 张博熠; 王梦; 刘庆华^*

来源：江苏科技大学学报(自然科学版), 2023, 37(02): 53-60.

DOI：10.20061/j.issn.1673-4807.2023.02.010

• 路面病害
• 目标检测
• 神经网络
• 改进SSD

为解决公路路面病害图像特征不突出、检测精度偏低的问题，提出了一种改进SSD模型的路面病害识别算法.在SSD网络结构的基础上将其基础网络替换为Dense-net网络，使得特征信息更加容易被获取，并能够降低网络参数数量.同时在算法中增添了注意力机制，加强有用特征的利用效率.为了更好地观察算法改进的效果，不仅在已知的路面数据集上进行了测试，还在自制的数据集上进行了测试.从测试结果来看，SSD模型改进后在两种数据集上的分类准确度分别为93.5%和90.28%,比原SSD300模型分别提高了4.8%和6.36%,说明该模型能够有效的提升病害识别的准确性.

• 单位
  江苏科技大学