基于改进的YOLOv7-Tiny沥青路面病害智能检测算法  

作　　者：万强华 吴送英 翁广良 陈聪 

机构地区：[1]华东交通大学,江西南昌330013 [2]江西昌泰高速公路有限责任公司,江西南昌330032

出　　处：《中国公路》2025年第2期98-101,共4页China Highway

基　　金：国家重点研发计划项目(2022YFB2602200);江西省交通运输厅重点项目(2022Z0003)。

摘　　要：本文针对沥青路面病害因背景复杂度、病害特征不显著导致的病害检测精度低等问题,提出了一种基于改进的YOLOv7-Tiny沥青路面病害检测算法。通过采集不同等级公路段、不同病害类别的沥青路面病害图像,构建了5类沥青路面病害图像数据集,共计7700张;提出双边滤波加直方图均衡化的综合图像处理方法以提升数据质量;基于YOLOv7-Tiny算法,提出Dynamic Head目标检测头融合轻量级上采样算子CARAFE的改进策略,同时,引入NWD损失函数,并设计消融实验以验证。实验表明,改进算法能够实现对所提各类沥青路面病害的精准检测,且m AP@0.5值有效提升2.6%。最后,系统开发所提算法,实地应用,取得预期效果。

关 键 词：道路工程 病害检测 深度学习 沥青路面 YOLOv7-Tiny 

分 类 号：U41[交通运输工程—道路与铁道工程]