针对层间粘结不良的路面结构病害识别模型及训练方法

本申请提供一种针对层间粘结不良的路面结构病害识别模型及训练方法，属于图像数据处理技术领域。该方法包括：步骤S101：采用探地雷达对路面结构进行缺陷检测和多步信号处理，获得路面结构的实测病害图像；步骤S102：利用BL‑GAN模型对实测病害图像进行扩展，以生成模拟病害图像；步骤S103：将实测病害图像和模拟病害图像输入至路面病害识别模型中进行训练，获得训练好的路面病害识别模型；BL‑GAN模型为由生成器和判别器组成的对抗网络；生成器采用5层反卷积网络的结构；判别器采用4层卷积网络的结构，生成器和判别器均在特定特征层后嵌入自注意力机制；路面病害识别模型是在YOLOv5s的颈部网络中嵌入轻量化视觉Transformer模块构建得到的。该方法能够平衡模型的效率与精度。