一种基于改进YOLOv8算法的路面病害影响面积自动化计算方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv8算法的路面病害影响面积自动化计算方法，涉及路面病害检测领域，包括：采集路面病害图像数据并进行图像标注；构建改进的YOLOv8目标检测模型，包括：可变形卷积模块、优化后的特征金字塔网络、级联式实例分割单元，采用带注意力机制的U‑Net++结构，进行病害类型判断；并使用训练好的目标检测模型进行预测，得到路面病害类型和病害区域的位置和尺寸信息；结合病害类型进行路面病害的实际影响面积计算与自动评估。本发明方法结合改进的YOLOv8目标检测模型和实例分割模型，通过图像处理实现路面病害的自动识别和影响面积的精准计算，有效提高了路面病害识别精度和面积计算效率。