도로 균열의 복잡한 형태와 환경 간섭에 취약하며, 감지의 정밀도와 경량화 간의 불균형 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 특성을 가진 경량 도로 균열 감지 방법을 제안한다. 먼저 균열이 좁고 길게 퍼져 있는 특성에 따라 특성 차원을 압축하여 장거리 공간 의존성을 포착하는 고효율 균열 주의 메커니즘을 설계하였다. 둘째, 동적 샘플링 피라미드를 구축하여 적응형 샘플링과 목표 특성 추출을 수행하여 이종 균열 특성 표현 능력을 강화하였다. 그런 다음 HGNet_GS 경량 백본 네트워크를 개선하고 경량 감지 헤드를 제안하여 계산 중복을 크게 줄였다; Powerful IoU 손실 함수를 사용하여 앵커 박스 팽창 문제를 해결하고 소형 모델의 수렴 속도를 향상시켰다. 또한 모델 일반화를 검증하기 위해 서로 다른 조명 조건에서 총 2,985장의 도로 결함 이미지가 포함된 민간 도로 결함 데이터셋을 구축하였다. 실험 결과, 기준 모델 YOLOv8n과 비교하여 본 모델의 파라미터 수와 계산량이 각각 50% 및 52% 감소하였다. 자체 데이터셋에서 mAP50과 mAP95는 각각 5.4%와 4.1% 향상되었고, 공개된 RDD2022 데이터셋에서는 각각 2.1%와 1.5% 향상되었다. 이 모델은 엣지 장치에 적용되어 공학적 작업 테스트를 완료하였으며, 경량 도로 균열 감지의 공학적 응용 요구사항을 충족할 수 있음을 검증하여 자동화된 도로 유지보수를 위한 기술적 솔루션을 제공한다.

도로 균열 감지;주의 메커니즘;경량화;동적 샘플링 피라미드;YOLOv8