基于加强特征提取的道路病害检测算法

针对道路病害区域小、类别数量不均衡导致检测困难的问题,提出基于YOLOv7-tiny的道路病害检测算法RDD-YOLO。首先,采用K-means++算法得到拟合目标尺寸更好的锚框。其次,在小目标检测支路上使用量化感知重参数化模块(QARepVGG),增强浅层特征提取,同时构建加强注意力模块(AM-CBAM)嵌入颈部的3个输入,抑制复杂背景干扰。然后,设计特征融合模块(Res-RFB),模拟人眼扩大感受野融合多尺度信息,提高表征能力;另外,构造轻量级解耦头(S-DeHead)提高小目标检测精确率。最后,采用归一化Wasserstein距离度量(NWD)优化小目标定位过程,并缓解样本不均衡问题。实验结果表明,与YOLOv7-tiny相比,RDD-YOLO算法在仅增加0.71×10^(6)参数量和1.7 GFLOPs计算量的成本下,mAP50提高6.19个百分点,F1-Score提高5.31个百分点,并且检测速度达到135.26 frame/s,满足道路养护工作中对检测精度和速度的需求。