一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究

罗洪波; 马祥元; 万雷; 余凡

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一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-07

- 一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究
- 一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究
- 地理空间信息 2026年24卷第4期页码：22-27
- 作者机构：
  
  1. 长江空间信息技术工程有限公司,武汉
  2. 长江勘测规划设计研究有限责任公司
  3. 湖北省水利信息感知与大数据工程技术研究中心
  4. 北京建筑大学测绘学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目（2021YFE0194700）;自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室开放研究基金资助项目（ZRZYBWD202301）;湖北省水利信息感知与大数据工程技术研究中心自主创新项目（CX2023Z07-2）;流域水安全保障湖北省重点实验室自主创新项目（CX2023Z04-5）
- DOI：
  中图分类号： TU755.7;TP183;TP391.41
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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罗洪波, 马祥元, 万雷, 等. 一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):22-27.

罗洪波, 马祥元, 万雷, et al. 一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究[J]. 2026, 24(4): 22-27.
罗洪波, 马祥元, 万雷, 等. 一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):22-27. DOI：

罗洪波, 马祥元, 万雷, et al. 一种基于改进YOLO网络的混凝土裂缝识别方法研究[J]. 2026, 24(4): 22-27. DOI：

摘要

为提高混凝土裂缝检测的准确性与实时性，针对传统方法中存在的样本不平衡和小裂缝难以识别的问题，提出了一种改进的YOLO深度神经网络。为解决样本分布不均问题，采用数据增强策略并引入了SlideLoss损失函数，有效缓解了因类别不平衡带来的训练困难；同时，通过集成LSKNet注意力机制，显著提升了模型对微小裂缝特征的捕捉能力；此外，通过采用轻量化的MobileNetV3替换了YOLOv8原有的骨干网络，提高了裂缝识别的准确性和效率，缩小了计算量和占用内存。相比于原YOLOv8网络，改进后的网络在recall、precision和mAP@0.5上分别提升4.2%、3.8%和5.5%。实验结果表明，所提出的改进模型在混凝土裂缝识别任务中取得了较高的检测精度和明显加快的运行速度，为实际工程应用提供了一种高效且实用的裂缝检测技术。

Abstract

关键词

Keywords

references

Xincong Yang,Heng Li,Yantao Yu,Xiaochun Luo,Ting Huang,Xu Yang.Automatic Pixel‐Level Crack Detection and Measurement Using Fully Convolutional Network[J].Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering,2018.

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