基于增强多尺度融合的边坡表观病害检测方法

本发明涉及一种基于增强多尺度融合的边坡表观病害检测方法，具体为：1.获取边坡表观病害的图像，使用数据增强法对其进行预处理并进行标注；2.优化YOLOv8目标检测算法，得到检测模型，在主干网络中嵌入多尺度卷积模块、多分支卷积模块和交叉注意力机制，在特征融合网络中融入加权双向特征金字塔网络，在检测头网络中增加三个辅助检测头；3.训练检测模型，直至模型的性能指标达到设定要求或误差损失值小于设定阈值；4.使用检测模型对边坡表观病害进行检测，输出预测结果；本发明能够实现对边坡滑塌、裂缝、破损、排水渠堵塞表观病害的检测，检测精度高，计算量小，效率高，具有实时性和很强的鲁棒性。