一种基于非对称协同演化框架的轻量级道路缺陷检测方法

本发明公开了一种基于非对称协同演化框架的轻量级道路缺陷检测方法，涉及深度学习技术领域，包括：选取原始道路缺陷图像和每幅原始道路缺陷图像对应的深度图、基于DepthAnythingV2模型生成的单视图深度数据及真实语义分割图像，构建训练集；搭建包含教师网络、学生网络、信息流融合模块、几何感知哈希注入模块、反事实轨迹回溯模块的非对称协同演化框架；对训练集进行数据增强并输入到非对称协同演化框架中进行训练，直至网络收敛，得到训练好的道路缺陷检测模型；将待检测道路缺陷图像输入到训练好的道路缺陷检测模型中，输出道路缺陷语义分割预测图。本发明基于非对称协同演化框架进行道路缺陷检测，提高了检测效率和准确度。