Pothole Detection and Assessment on Highways Using Enhanced YOLO Algorithm With Attention Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Economic and social prosperity heavily relies on well‐maintained highways. However, road maintenance faces challenges due to limited funding and resources, with potholes posing significant safety risks. This work introduces a pothole detector designed to detect and estimate pothole areas for timely maintenance. It enhances detection by modifying the YOLO algorithm, using the Xception backbone, and integrating attention mechanisms to improve the prediction of small or clustered objects. Xception’s depthwise separable convolutions enhance feature extraction, outperforming the standard YOLO algorithm in detecting small, irregular potholes and preventing overfitting. The improved YOLO model, along with spatial and channel attention mechanisms, focuses on relevant regions and refines important features specific to pothole areas. Accurate area estimation is achieved through computer vision and traditional segmentation processes. A custom dataset, including the MakeML pothole dataset, a Kaggle dataset, and real‐time footage of Kerala roadways, is used for training and validation. Performance evaluation with mean average precision (mAP) and average precision (AP) metrics shows the pothole detector’s superiority, effectively identifying potholes under various conditions and ensuring safe road infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».