计算机工程

作者：黎东丰, 陈雨人, 余博

单位：同济大学道路与交通工程教育部重点实验室, 上海 201804

关键词：路面裂缝检测,语义分割,U-Net,多层次特征融合,交叉注意力机制

基金：国家重点研发计划(2023YFE0202400)

在现有基于U-Net的路面裂缝检测方法中, 编码器各层次特征间的交互未能得到充分考虑, 容易因下采样过程中的信息丢失而导致检测结果不完整或出现漏检。为此, 提出一种基于多层次特征融合的路面裂缝检测方法。首先, 在编码阶段, 提取裂缝在不同层次上的特征, 形成从浅层到深层的裂缝特征表示; 其次, 在跳跃连接部分, 采用基于改进通道交叉Transformer(CCT)的跨层次融合策略, 增强各层次特征间的互补性, 丰富裂缝特征的表达; 最后, 在解码阶段, 通过特征融合模块优化解码器对编码器特征的利用方式, 促进裂缝特征的传递, 提高对裂缝特征的感知能力。为验证所提方法的有效性, 在DeepCrack和CRACK500 2个公开数据集上进行一系列的对比和消融实验, 结果表明, 所提方法的综合表现优于DeepCrack、Swin-UNet等6种方法, 在DeepCrack数据集上的F1值相较DeepCrack、Swin-UNet分别提高了2.30和2.51百分点, 在CRACK500数据集上则分别提高了1.65和1.00百分点。

来源：2026年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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