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摘要

近年来，随着城市化进程的加快，道路使用频率持续上升，道路病害的检测

与养护问题日益突出。高效、精准的病害识别技术已成为智能交通与道路维护系

统中的关键环节。尽管基于深度学习的目标检测算法在视觉感知任务中取得了显

著进展，但在道路病害检测任务中仍面临诸多挑战：小目标病害难以识别、病害

与背景对比度低、尺度差异显著以及背景环境复杂等特点，显著影响了现有模型

的检测精度与稳定性。此外，模型部署中常常受限于计算资源与存储条件，因此

亟需一种兼具检测精度与轻量化特性的检测模型。本文基于深度学习的目标检测