基于改进YOLOv4的路面裂缝检测研究

作者：苏小波

来源：河南科技, 2022, 41(18): 62-67.

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.18.012

• 目标检测
• YOLOv4
• 注意力机制
• MobileNetv2

目前对路面裂缝的检测效率低下且费用昂贵。针对这一问题，提出一种改进YOLOv4的路面裂缝目标检测模型。首先，将MobileNetv2作为主干网络并将其他普通卷积用深度可分离卷积代替；其次，将坐标注意力机制与空间注意力机制分别植入Backbone和Neck部分。试验结果表明：改进模型在进一步提升了对路面裂缝检测精度的同时检测速度大幅度提升，FPS可达到61.48帧/s，同时mPA达到了67.26%，比原模型有较大提升。

• 单位
  长沙理工大学; 土木工程学院