摘要
بالنظر إلى مشكلة انخفاض دقة كشف عيوب الطرق في الطقس الضبابي وكبر حجم معلمات النموذج، تم اقتراح طريقة كشف خفيفة الوزن لعيوب الطرق في الطقس الضبابي بناءً على تحسين YOLO11n، تهدف إلى تحسين دقة الكشف في بيئة الضباب وتسهيل النشر الخفيف. 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 تناسق هيكل صورة إزالة الضباب وتحقيق تحسين مشترك موجه لمهمة الكشف، مما يقلل من تأثير الضباب على فعالية الكشف؛ ثانيًا، تم استخدام وحدة العينة السفلى التكيفية (ADown) بدلاً من العينة السفلى التقليدية بالطيّ، لتقليل عدد المعلمات والحفاظ على الميزات الفضائية الأساسية، لتعزيز قدرة استخراج تفاصيل العيوب؛ ثم، تم تصميم شبكة أهرام الميزات متعددة الفروع الفعالة، من خلال التأقلم مع النوى الديناميكية للطيّ والدمج الموزون لأهرام الميزات الثنائية الاتجاهية، لتعزيز قدرة التمثيل العبر-المقياسي للأهداف الضبابية، وتقليل تأثير الضباب على الكشف بشكل أكبر؛ أخيرًا، تم استخدام الطيّ الجزئي لتخفيف رأس الكشف، مما يقلل من تكاليف الحوسبة. أظهرت التجارب على مجموعات بيانات مختلفة أن نموذج التحسين رفع mAP بنسبة 2.1% و3% على التوالي مقارنة بالمرجعية، مع تقليل عدد المعلمات بنسبة 47.2%. تقدم هذه الطريقة حلاً عالي الدقة ومنخفض استهلاك الموارد لتفتيش الطرق في الطقس الضبابي.
关键词
طقس ضبابي;كشف عيوب الطرق;تحسين YOLO11n;خفيف الوزن
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