多尺度轻量化道路病害检测算法
来源：电子测量技术杂志2025年第23期北京时间：
作者：李昊炎，姜男，梁虹，吴蓉，黄斯琪
单位：1.云南大学信息学院 昆明 650504; 2.云南省公路科学技术研究院 昆明 650051
摘要：道路病害检测对于交通安全和道路管养维护至关重要，但现有算法普遍存在检测精度低、计算成本高昂以及难以部署于移动端设备的问题。为解决这些问题，提出了一种基于YOLOv8n的轻量化多尺度道路病害检测算法LMR-YOLO-P。通过设计多尺度组卷积模块以适应病害尺寸多变性，并构建轻量化共享检测头降低计算成本并保留精细特征，引入感受野注意力卷积RFAConv增强全局信息捕捉能力，结合DFP模块和高效局部注意力机制构建SAC模块增强多尺度特征融合，最后利用基于层自适应幅度剪枝方法进一步压缩模型。实验结果表明，在RDD2022数据集上，该算法相较于YOLOv8n网络的mAP50提升了1.8%，同时参数量和计算量分别降低了46%和40%，成功实现了道路病害的轻量化与实时高精度检测，为智能道路管养提供了有效工具。
关键词：道路病害检测;YOLOv8;多尺度;轻量化;感受野注意力卷积
基金资助：云南大学研究生科研创新基金（KC242410664）、云南省现代综合交通数字技术创新中心（202405AK34003）项目资助
