一种基于YOLOv11轻量化改进的混凝土裂缝检测方法

本发明公开了一种基于YOLOv11轻量化改进的混凝土裂缝检测方法，该方法通过结构优化在保持高检测精度的同时显著降低计算复杂度，对建筑结构健康监测领域具有重要实践价值。首先，采用GhostConv轻量化卷积重构骨干网络及颈部结构；其次，融合Slim‑Neck特征融合机制与代理注意力机制构建改进型GSAAC3k2模块；最后，引入SPPELAN模块替代标准SPPF结构。实验结果表明，在公开裂缝数据集上本发明所提出的GSGAA‑YOLO模型识别精准率和召回率分别达到96.0％和95.6％，调和系数达到了95.8％，均值平均精度@50‑95达到了88.2％，模型的参数量和计算量仅为1.96M和5.1GFLOPs。与原YOLOv11网络相比，这些指标分别提高了0.4个百分点、0.1个百分点、0.2个百分点，1.1个百分点，同时减少了原模型24％参数量以及19％的计算量。