应用多尺度融合策略和改进YOLOV5的道路病害无人机检测

作     者：程传祥 金飞 林雨准 王淑香 左溪冰 李军杰 苏凯阳 CHENG Chuanxiang;JIN Fei;LIN Yuzhun;WANG Shuxiang;ZUO Xibing;LI Junjie;SU Kaiyang

作者机构：信息工程大学郑州450001 河南城建学院平顶山467036 平顶山学院平顶山467000 

出 版 物：《地球信息科学学报》 (Journal of Geo-information Science)

年 卷 期：2024年第26卷第8期

页      码：1991-2007页

摘      要：结合无人机和深度学习目标检测算法自动检测道路病害具有范围广、成本效益高等优势。然而,道路病害的形状和大小变化剧烈,很难完整检测它们。此外,受限于计算资源,通用的目标检测算法只适用于小尺寸影像(512像素×512像素或640像素×640像素),很难直接应用于大尺寸的无人机影像(5 472像素×3 648像素或7 952像素×5 304像素)。使用传统方法检测大尺寸影像中的多尺度目标会出现大尺寸目标切分、小尺寸目标漏检等问题。针对上述问题,本文提出了一种结合全局-局部多尺度融合策略和YOLOv5-RDD的创新解决方案。(1)构建了YOLOv5-RDD模型,在现有YOLOv5模型的基础上,设计多尺度C3(MSC3)模块和上下文特征金字塔网络(CFPN),增强了对多尺度目标的检测能力。(2)提出了一种全局-局部多尺度融合策略,利用下采样和切分手段获取大尺寸无人机影像的全局和局部信息,然后叠加全局和局部多尺度信息以获取整个大尺寸影像的多尺度信息,并采用中心非极大值抑制算法优化检测结果。(3)为验证所提方法的有效性,创建了一个专门用于无人机道路病害检测的UAV-RDD数据集。实验结果显示,与原始的YOLOv5模型相比,新模型YOLOv5-RDD在mAP上提升了5.8%,而全局-局部多尺度融合策略相比传统方法在mAP上提升了9.73%,充分证明了本文方法的有效性和优越性。

主 题 词：道路病害检测 YOLOv5 无人机影像 目标检测 大尺寸影像 多尺度特征融合 非极大值抑制 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0814[工学-地质类] 0811[工学-水利类] 082301[082301] 0812[工学-测绘类] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.12082/dqxxkx.2024.240147

馆 藏 号：203128799...