摘要
نظرًا لتعقيد أشكال التشققات في الطرق وسهولة تأثرها بالبيئة، بالإضافة إلى وجود مشكلة عدم توازن بين دقة الكشف وخفة الوزن، يقترح هذا البحث طريقة كشف تشققات الطرق بخفة وزن تعتمد على ميزات تكيفية. أولاً، وبناءً على خصائص التشققات كونها ضيقة وطويلة، تم تصميم آلية انتباه فعالة للتشققات عن طريق تقليل أبعاد الخصائص لالتقاط الاعتماد المكاني طويل المدى. ثانيًا، تم بناء هرم أخذ عينات ديناميكي لإجراء أخذ عينات وتحديد ميزات الهدف بشكل تكيفي لتعزيز القدرة على تمثيل ميزات التشققات غير المتجانسة. ثم، تم تحسين الشبكة الأساسية الخفيفة HGNet_GS واقتُرح رأس كشف خفيف الوزن لتقليل الحمل الحسابي بشكل كبير؛ وتم استخدام دالة خسارة Powerful IoU لحل مشكلة تضخم مربعات المرسى وتسريع تقارب النماذج الصغيرة. وللتحقق من تعميم النموذج، تم إنشاء مجموعة بيانات عيوب الطرق المدنية، والتي تحتوي على 2985 صورة في ظل ظروف إضاءة مختلفة. تظهر النتائج التجريبية أن عدد معلمات النموذج والحسابات انخفضا بنسبة 50% و52% على التوالي مقارنة بالنموذج الأساسي YOLOv8n. على مجموعة البيانات المنشأة، ارتفعت قيم mAP50 و mAP95 بنسبة 5.4% و4.1% على التوالي؛ وعلى مجموعة بيانات RDD2022 العامة، تحسنت بنسبة 2.1% و1.5% على التوالي. تم تطبيق النموذج على أجهزة الحافة واختباره في بيئة العمليات الهندسية، ما أكد قدرته على تلبية متطلبات تطبيقات كشف تشققات الطرق خفيفة الوزن، مقدماً حلاً تقنيًا لصيانة الطرق الآلية.
关键词
كشف تشققات الطرق;آلية الانتباه;خفة الوزن;هرم أخذ العينات الديناميكي;YOLOv8
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website