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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开的属于道路病害检测技术领域，具体为一种基于深度学习的道路病害检测方法，包括利用RDDA算法进行检测的步骤，具体如下：道路病害数据集构建、构建图像特征提取模块、设计深度可分离无参注意力机制卷积模块、提取特征图深层特征、设计空间金字塔自适应池化融合模块、使用FPN模块进行特征融合、设计NWD‑EIoU损失函数、使用Head检测头检测、模型的训练和验证、将模型进行应用，本发明有效的解决了当前道路病害检测算法参数量大、小目标病害检测精度不足、复杂背景下道路病害检测效果差的问题，从而使得本发明的算法参数量更低，能够适合边缘设备的部署，满足道路病害检测的轻量化和实时性需求。
主权项：1.一种基于深度学习的道路病害检测方法，其特征在于，包括利用RDDA算法进行检测的步骤，具体如下：S1：道路病害数据集构建；S2：构建图像特征提取模块；S3：设计深度可分离无参注意力机制卷积模块；S4：提取特征图深层特征；S5：设计空间金字塔自适应池化融合模块；S6：使用FPN模块进行特征融合；S7：设计NWD-EIoU损失函数；S8：使用Head检测头检测；S9：模型的训练和验证；S10：将模型进行应用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于深度学习的道路病害检测方法
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