【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及计算机视觉、目标检测技术，具体涉及用于道路表面缺陷检测的方法。
技术介绍
1、随着现代社会对各类基础设施、工业设备和公共设施的依赖日益增加，确保这些设施的安全性、可靠性和高效运行性成为各行业亟待解决的问题。设施的表面缺陷，尤其是微小裂纹、腐蚀和磨损等，往往是引发重大安全事故的潜在隐患。因此，及时发现和有效处理这些缺陷，对于维护设施的正常运行、延长使用寿命、保障人员安全以及降低维护成本具有至关重要的意义。
2、表面缺陷检测是指通过技术手段识别和定位物体表面存在的各种缺陷，如裂纹、划痕和气泡等。这些缺陷可能会对产品的质量和设施的安全性产生重大影响。例如，钢结构和桥梁表面可能出现微裂纹或腐蚀，若不及时发现，将导致结构性损坏和潜在的安全隐患；高速公路的路面可能存在裂缝或坑洞，这不仅影响行车安全，还可能加速路面进一步破损；在半导体制造中，晶圆表面若出现微小划痕或颗粒污染，会影响芯片的生产质量，甚至导致整个生产批次的废弃；同样，隐形眼镜表面若有微小裂纹或气泡，会直接影响佩戴者的舒适度和眼睛健康，严重时甚至造
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1.一种针对多尺度和小目标特征的表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤7：总结整个检测流程，形成标准化解决方案，推广至不同工业领域进行应用验证，确保该方法具有实用性和稳定性。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，所构建的DMS-YOLO表面缺陷检测模型包括主干特征提取网络Backbone和颈部网络Neck；具体为：
4.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，颈部网络Neck部分得到的三路特征图输入到AMS-Dyhead检测头部分开始检测，在检测的过程中，三...
【技术特征摘要】
1.一种针对多尺度和小目标特征的表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤7：总结整个检测流程，形成标准化解决方案，推广至不同工业领域进行应用验证，确保该方法具有实用性和稳定性。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，所构建的dms-yolo表面缺陷检测模型包括主干特征提取网络backbone和颈部网络neck；具体为：
4.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，颈部网络neck部分得到的三路特征图输入到ams-dyhead检测头部分开始检测，在检测的过程中，三路特征图分别经过尺度注意力、空间注意力和任务注意力模块的处理，以实现多尺度、多分辨率的特征优化；尺度注意力模块首先对特征图进行全局池化，提取全局上下文信息，随后通过卷积conv层和激活函数层relu和激活函数层sigmoid生成特征权重图；空间注意力模块采用差异化的卷积操作处理不同分辨率的特征图，其中高分辨率特征图使用dcnv2卷积，低分辨率特征图使用dcnv3卷积，以适应不同的特征结构；处理后的特征图通过偏移量模块计算出偏移量，再经由sigmoid激活函数调整特征表达；任务注意力模块首先通过全局池化提取特征，然后经过两层全连接层和激活函数relu，并在normalize层输出任务权重图；最终，尺度注意力部分的输出与任务注意力模块结合，以实现更细粒度和多层次的特征表达，从而优化目标检测效果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用的ciou损失函数具体...
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