SD-YOLO检测网络

实时多尺度裂缝识别

通过蛇形动态卷积和多尺度特征融合，让路面裂缝检测在复杂干扰与实时约束下同时保持高精度。

Zhang, Huan · Pengfei, Liu · 张小国 · 杨元 · Liu, Youchen · 王庆

Journal of Infrastructure Systems 2026

参数信息

平均精度均值提升

4.7 %

小型裂缝mAP提升

6.6 %

平均精度均值提升

1.2 %

平均精度均值提升

0.4 %

小型裂缝mAP提升

1.3 %

小型裂缝mAP提升

0.5 %

技术优势

多尺度特征更全

SPPFCSPC模块增强跨尺度特征表示，让网络同时看清大小裂缝。

弯裂缝也能追

动态蛇形卷积跟随裂缝的弯曲几何形态，抑制背景噪声，提升细微、不规则、低对比度裂缝的检测。

定位更准且不增参数

解耦预测头与SIoU损失改善边界框估计，适应不同目标关系和场景变化，且不增加参数。

应用场景

• 道路巡检养护：自动识别路面裂缝，替代人工巡检，提升养护效率。
• 无人机巡检：模型在UAV-PDD 2023上表现好，可部署到无人机做大范围快速巡检。
• 基础设施智能监测：集成到实时监测界面，为道路等基础设施提供持续的裂缝可视化与预警。