도로 균열 형태가 복잡하고 환경 간섭에 취약하며, 검출의 정확도와 경량화 간의 불균형 문제가 존재하는 상황에서, 본 논문은 적응형 특징을 활용한 경량 도로 균열 검출 방법을 제안한다. 먼저, 균열이 좁고 길게 뻗어있는 특성에 따라, 특징 차원을 압축하여 장거리 공간 의존성을 포착하는 균열 효율적 주의 메커니즘을 설계하였다. 다음으로, 이종 균열 특징 표현 능력 강화를 위해 동적 샘플링 피라미드를 구축하여 목표 특징을 적응적으로 샘플링하고 추출하였다. 이후, HGNet_GS 경량 백본 네트워크를 개선하고 경량 검출 헤드를 제안하여 계산 중복을 크게 줄였다; 또한 Powerful IoU 손실 함수를 채택하여 앵커 박스 팽창 문제를 해결하고 작은 모델의 수렴 속도를 향상시켰다. 모델의 일반화를 검증하기 위해, 다양한 조명 조건에서 도로 결함 2,985장을 포함하는 자체 구축 민간 도로 결함 데이터셋을 구성하였다. 실험 결과 기준 모델 YOLOv8n과 비교하여 본 모델의 파라미터 수와 계산량이 각각 50%와 52% 감소하였다. 자체 데이터셋에서 mAP50과 mAP95가 각각 5.4%와 4.1% 향상되었으며, 공개 데이터셋 RDD2022에서는 mAP50과 mAP95가 각각 2.1%와 1.5% 상승하였다. 해당 모델은 엣지 디바이스에 적용되어 현장 엔지니어링 테스트를 완료하였으며, 경량 도로 균열 검출의 엔지니어링 적용 요구를 충족함을 검증하였고, 자동화 도로 유지보수를 위한 기술적 해결책을 제공한다.

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