نظرًا لتعدد أشكال تلف سطح الطريق، وقلة دقة الكشف وارتفاع معدل الفشل في الكشف، يقترح هذا البحث طريقة محسنة تعتمد على نموذج RT-DETR. أولاً، بناءً على فكرة الجمع بين تعزيز الحواف عالية التردد في المجال المكاني واستخراج الميزات العالمية في المجال الترددي، تم تصميم وحدة تعزيز الميزات ذات المجال المزدوج المكاني والترددي FreSCal، لتعزيز قدرة النموذج على استخراج معلومات الهدف والحواف، وتحسين قدرة التمييز بين منطقة الهدف والخلفية. ثانيًا، مستفيدًا من فكرة إعادة بناء الميزات الموجهة بالسياق في شبكة CGRSeg، يقترح شبكة الهرم لإعادة بناء الميزات المكانية الموجهة بالسياق RSDFPN، والتي تعزز بشكل ملحوظ قدرة النموذج على دمج الميزات متعددة المقاييس من خلال بناء هرم معنوي مدرك للمقياس وآلية دمج الميزات الديناميكية. أخيرًا، عن طريق أهمية تجميع التلافيف الديناميكية المتقطعة وقدرة النموذج العالمي لـ Transformer، تحقق طريقة تعزيز الميزات الفعالة في المجال المكاني ودمج السياق في المجال الترددي، مما يحسن دقة الكشف عن التعرف على الأهداف. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المحسنة التي اقترحتها هذه الدراسة حققت تحسينًا ملحوظًا على مجموعتي البيانات السائدتين RDD2022 وUAV-PDD2023، حيث ارتفع مؤشر mAP@0.5 بنسبة 1.9٪ و3.7٪ مقارنة بالطريقة الأساسية، مما يوفر دعمًا تقنيًا فعالًا للكشف عن تلف الطرق.

الكشف عن تلف سطح الطريق; Transformer للكشف في الوقت الحقيقي; المجال المكاني والترددي المزدوج; إعادة البناء الموجهة بالسياق; تلافيف تجميعية ديناميكية مختلطة وتركيبة تحسين تعاونية مع Transformer