基于改良YOLOv5的路面坑洼检测技术

简介：
本研究提出了一种改进版YOLOv5算法，专门用于高效准确地识别和定位道路表面的坑洼缺陷，以提升交通安全与维护效率。 坑洼是路面常见的病害之一，对行车安全构成威胁。如何准确快速地检测路面坑洼成为了一个重要的研究课题。现有的检测方法在处理小目标和密集目标场景下的精度较低，为此本段落提出了一种改进的YOLOv5模型。 具体来说，在YOLOv5的主干网络中引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，增强了模型对关键特征的关注能力；同时将损失函数由原来的设置改为EIoU (Efficient Intersection over Union)，进一步提升了目标检测精度。实验表明，所提出的改进模型在处理小目标和密集目标场景时能够快速准确地识别路面坑洼，在Annotated Potholes Image Dataset数据集中取得了82%的mAP（mean Average Precision），相较于原始YOLOv5提高了6.7%，并且优于其他主流方法的表现。