基于改进RT-DETR的路面坑槽检测模型

路面坑槽对驾驶的舒适性和安全性有很大影响。针对路面图像中坑槽尺寸小和特征信息匮乏导致检测精度低的问题,提出一种基于RT-DETR的路面坑槽检测模型Pavement Pothole-DETR(PP-DETR)。其主干网络使用SPDRSFE模块进行特征提取,可保留更多特征信息,提高小目标检测精度;引入渐进特征金字塔网络实现特征融合,避免多级传输造成的信息丢失,以解决坑槽特征信息主要集中在中、底特征层的问题;使用结构重参数化模块Conv3XCC3进行特征再提取,在提高网络表达能力的同时又不增加计算量。实验结果显示,相比原RT-DETR模型,PP-DETR的精确率与召回率分别提升了2.9和5.4个百分点,mAP达到76.9%。本文提出的改进方法有效提升了网络的特征提取和特征融合能力,在路面坑槽检测任务上的表现明显优于YOLO系列模型。