摘要
本发明属于道路检测和维护领域,具体涉及一种道路损害检测方法及系统。该方法包括:将待检测的道路图像输入通过训练样本训练后的损害检测模型,得到识别出的损害的定位信息和类别信息;训练前的损害检测模型通过对Yolov8进行优化处理得到;优化处理包括:将Yolov8中颈部网络的C2f单元中的每个Bottleneck模块替换为优化的特征融合模块;每个优化的特征融合模块中包含一个Bottleneck模块及对其输出进行处理的自适应处理模块;自适应处理模块中,通过SE注意力机制对Bottleneck模块的输出进行特征降维,再分别通过包含深度可分离卷积的第一分支和包含轻量化金字塔池化模块和多层感知机的第二分支,处理SE注意力机制特征降维后的结果,并将第一、第二分支的处理结果进行融合。
技术关键词
金字塔池化模块
多层感知机
可执行程序指令
通道注意力机制
特征提取模块
分支
运动轨迹信息
网络
图像
序列
卷积模块
融合特征
算法
节点
数据
处理器
无人机
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列特征
排放方法
车间
实时图像
污染物排放装置
遥感图像变化检测
变化检测网络
深层特征提取
检测网络模型
条带
客服
任务分配方法
梯度提升决策树算法
计算机可执行指令
任务分配装置
状态空间模型
三维点云数据
点云编码
序列
多层感知机
画像构建方法
多层感知机
指数
正则化策略
画像构建系统