一种基于具身智能的快速路面缺陷巡检方法

本申请涉及一种基于具身智能的快速路面缺陷巡检方法。所述方法包括：获取各包含缺陷路面标记的路面图像组成路面图像训练集；构建路面缺陷检测网络结构，路面缺陷检测网络结构包括自输入至输出依次连接的骨干网络、颈部网络、头部网络，其中骨干网络通过引入DCN_C2f模块进行自适应的特征融合，颈部网络通过采用CBAM注意力机制分别在通道和空间维度上应用注意力机制；基于路面图像训练集对路面缺陷检测网络结构进行训练，生成以路面图像为输入、路面缺陷检测结果为输出的路面缺陷检测模型；采用本方法能够提高路面检测的准确性与鲁棒性，在各种复杂背景下均可进行检测，对于小目标的检测准确性有了大幅度的提升。