路面のひび割れ形状は複雑で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が存在するため、本稿では適応的特徴を用いた軽量路面ひび割れ検出方法を提案する。まず、ひび割れが狭くて長距離にわたる特徴に基づき、特徴の次元を圧縮して長距離空間依存性を捉える効率的なひび割れ注意メカニズムを設計した。次に、異種ひび割れ特徴の表現力を高めるために動的サンプリングピラミッドを構築し、目標特徴の適応的サンプリングと抽出を行った。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を大幅に削減した。さらに、Powerful IoU損失関数を採用してアンカーの膨張問題を解決し、小モデルの収束速度を向上させた。モデルの汎化性能を検証するために、異なる照明条件下の路面欠陥2,985枚を含む自作の民生用路面欠陥データセットを構築した。実験結果では、ベンチマークモデルYOLOv8nと比較して本モデルのパラメータ数と計算量はそれぞれ50%および52%削減された。自作データセットではmAP50とmAP95がそれぞれ5.4%および4.1%向上し、公開データセットRDD2022ではそれぞれ2.1%および1.5%向上した。本モデルはエッジデバイスに適用され、実際の工事作業でのテストも完了しており、軽量路面ひび割れ検出の工学的応用要件を満たすことが検証され、自動化道路メンテナンスの技術的解決策を提供する。

路面ひび割れ検出;注意メカニズム;軽量化;動的サンプリングピラミッド;YOLOv8