لمعالجة مشكلة دقة اكتشاف عيوب الطرق في الطقس الضبابي المنخفضة وكثرة معلمات النموذج، تم اقتراح طريقة كشف خفيفة الوزن لعيوب الطرق في الطقس الضبابي محسنة لـ YOLO11n، تهدف إلى تحسين دقة الكشف في بيئة الضباب وتسهل النشر الخفيف الوزن. أولاً، تم بناء شبكة إزالة الضباب الأمامية (Dehaze-Network، DH-Net) في الشبكة الأساسية، من خلال تطبيع القنوات وآلية تمرير الإحصائيات عبر الطبقات، للحفاظ على اتساق هيكل صورة إزالة الضباب وتحقيق تحسين مشترك موجه بمهمة الكشف، مما يقلل من تأثير الضباب على أداء الكشف؛ ثانياً، تم استخدام وحدة الترشيق التكييفي (ADown) بدلاً من الترشيق التقليدي في التلافيف لتقليل عدد المعلمات مع الاحتفاظ بالميزات المكانية الرئيسية، لتعزيز قدرة استخراج تفاصيل العيوب؛ ثم، تم تصميم شبكة هرمية متعددة الفروع بمساعدة فعالة، من خلال التكيف مع نوى الالتفاف الديناميكية والدمج الهرمي الموزون ثنائي الاتجاه للميزات لتعزيز القدرة على تمثيل الأهداف الضبابية متعددة النطاقات، مما يقلل بشكل أكبر من تأثير الضباب على الكشف؛ أخيراً، تم تحسين رأس الكشف بجزئية الالتفاف لتقليل تكلفة الحوسبة باستخدام عمليات الالتفاف الجزئي. أظهرت التجارب على مجموعات بيانات مختلفة أن النموذج المحسن يحقق زيادة في mAP بمقدار 2.1% و3% مقارنة بالمعيار، مع تقليل عدد المعلمات بنسبة 47.2%. توفر هذه الطريقة حلاً عالي الدقة ومنخفض استهلاك الموارد لتفتيش الطرق في الطقس الضبابي.

الطقس الضبابي;اكتشاف عيوب الطرق;تحسين YOLO11n;خفيف الوزن