基于MDPR-DeepLabV3+的无人机巡检航拍路面破损分割方法

来源：电子测量技术杂志2026年第5期北京时间：

作者：韩建峰，南汝君，宋丽丽，房建东，徐子涵

单位：1.内蒙古工业大学信息工程学院 呼和浩特 010080; 2.内蒙古自治区智能感知与系统工程重点实验室 呼和浩特 010080

摘要：针对无人机巡检中路面破损形态差异显著、在复杂环境干扰下分割效果不佳的问题，本文提出一种改进模型MDPR-DeepLabV3+，用于无人机路面破损分割。首先，采用MobileNetV2网络替换原主干网络，提升运行效率；其次，在编码器构建DFSP模块，通过渐进式特征累积和跨尺度注意力交互，实现局部细节和全局上下文的高效整合；此外，添加PSA_M注意力模块强化破损边缘信息；最后，在解码器提出双路径特征解耦融合模块RCD，促进深浅层信息互补，增强特征多样性。实验结果表明，所提模型在自制无人机巡检航拍路面破损数据集上mIoU、mPA和mPrecision分别达到 78.47%、92.03% 和 83.93%。在公开数据集Crack500上进一步验证了本文模型的有效性，表明其在复杂环境中的路面破损识别精度和鲁棒性方面有较好的表现。

关键词：MDPR-DeeplabV3+;无人机;破损检测;语义分割;特征融合

基金资助：内蒙古自治区自然科学基金项目（2025LHMS06009）、内蒙古自治区科技计划项目（2025YFHH0156,2023YFJM0002）资助