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基于改进simAM-YOLOv8的路面多病害识别方法
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2026-01-28

    • 基于改进simAM-YOLOv8的路面多病害识别方法

    • Pavement distress identification method based on improved simAM-YOLOv8

    • “在公路路况自动化检测领域，研究人员提出了simAM-YOLOv8算法，针对道路路面病害数据多模态和识别准确率低的问题，改进后的算法对不同类型路面病害识别精确率整体提升了15.3%，召回率整体提升了13.1%。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2026年56卷第1期 页码：219-230
    • 作者机构：

      1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804

      2.河南交通发展研究院有限公司，郑州 450066

    • 作者简介：

      单飞（1983-），男，博士研究生，正高级工程师.研究方向：智能交通，交通大数据，交通规划与管理. E-mail： shanfei@tongji.edu.cn

      李辉（1983-），男，教授，博士. 研究方向：智能交通，交通大数据，交通规划与管理. E-mail： hli@tongji.edu.cn

    • 基金信息：
      交通运输行业重点科技项目(2022-MS1-019);河南省交通运输科技计划项目(2022-5-6;2023-4-2)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240586    

      中图分类号： TP391.4;U495

    • 收稿：2024-05-26，

      纸质出版：2026-01-01

    移动端阅览

  • 单飞,李辉,孙浩等.基于改进simAM-YOLOv8的路面多病害识别方法[J].吉林大学学报（工学版）,2026,56(01):219-230. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240586.

    SHAN Fei,LI Hui,SUN Hao,et al.Pavement distress identification method based on improved simAM-YOLOv8[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2026,56(01):219-230. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240586.

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