路面ひび割れが複雑な形状を持ち、環境の影響を受けやすく、検出において精度と軽量化のバランスが取れていない問題に対し、本論文では適応的特徴を持つ軽量路面ひび割れ検出手法を提案する。まず、ひび割れが細長く、スパンが大きい特徴に基づき、特徴次元を圧縮して長距離の空間的依存性を捉える効率的なひび割れ注意機構を設計した。次に、動的サンプリングピラミッドを構築し、適応的なサンプリングとターゲット特徴の抽出を行い、異種ひび割れ特徴の表現能力を強化した。その後、HGNet_GS軽量バックボーンネットワークを改良し、軽量検出ヘッドを提案して計算冗長性を大幅に削減した。Powerful IoU損失関数を採用し、アンカーボックスの膨張問題を解決し、小型モデルの収束速度を向上させた。さらに、モデルの一般化性能を検証するため、異なる照明条件下の路面欠陥2,985枚を含む民間路面欠陥データセットを自作した。実験結果は、ベースラインモデルYOLOv8nと比較して、モデルパラメータ数と計算量がそれぞれ50%と52%削減され、自作データセットではmAP50とmAP95がそれぞれ5.4%と4.1%向上し、公開RDD2022データセットではmAP50とmAP95がそれぞれ2.1%と1.5%向上したことを示している。本モデルはエッジデバイスに適用され、工学的運用テストを完了しており、軽量路面ひび割れ検出の工学的応用要求を満たすことが確認されており、自動化道路保守の技術的解決策を提供する。

路面ひび割れ検出;注意機構;軽量化;動的サンプリングピラミッド;YOLOv8