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作品名称：天穹之眼——道路病害智慧感知与决策系统
学校名称：山东科技大学交通学院
参赛队伍：天穹之眼
队伍编号：221672
参赛学生：徐稷枞史楚翘王钰涵胡慎铎
指导老师：宿金菲董仕豪
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

随着全国公路里程的快速增长，沥青路面裂缝的智能检测对道路养护和行车安全愈发重要。传统人工检测效率低、安全隐患大且精度不足，且现有的深度学习模型在复杂场景下仍存在漏检、误检及小目标检测性能不足的问题。为此，团队采用无人机采集路面病害信息，提出一种基于改进YOLOv8s的沥青路面裂缝智能检测方法。首先，改进模型针对路面裂缝的特征，使用SPPFCSPC模块替换主干网络中原SPPF模块以增强多尺度特征融合能力；其次，在颈部网络加入CBAM模块，通过通道和空间注意力对特征权重进行优化；与此同时，将损失函数中CIoU Loss改进为EIoU Loss，提高定位精度。最后，使用自采集路面图像与公开数据集RDD2022部分图像，通过数据标注、数据清洗与数据增强构建实验所用的数据集Crack_Dataset，进行消融实验验证检测模型的可靠性。结果表明：改进模型在精确度、召回率和mAP@0.5上分别达到83.9%、79.6%和83.9%，较基准模型提升了1.5%、1.3%和1.4%。对比主流的目标检测算法，如YOLOv5s、YOLOv8s等，改进后模型的F1-score、mAP@0.5与mAP@[0.5-0.95]分别达到了0.82、83.9%、46.6%，进一步验证了改进模型的性能优势。基于改进的检测方法利用PyQt5设计并实现了路面裂缝检测与识别系统，该系统支持图像、视频及实时摄像头输入与检测，为路面裂缝的自动化检测提供高效解决方案，对路面养护具有重要的理论与实际意义。