基于YOLOv8的路面病害检测体系研究

对于路面病害精准且及时的检测，是保障道路通行安全、延长道路使用寿命、优化养护资源配置的核心前提。随着深度学习技术的发展，单阶段目标检测算法YOLO 系列凭借高效的实时检测能力，在路面病害检测领域得到广泛应用。YOLOv8 作为该系列的稳定迭代版本，较之前代和其它模型相比，在特征提取能力及检测精度方面均有显著提升，为构建智能且高效的路面病害检测体系提供了技术支持。本文系统地梳理了基于YOLOv8的路面病害检测体系，明确研究方向与研究价值，概括研究现状与现存问题，详细阐述YOLOv8 模型针对多维度的优化策略，结合典型案例与成果量化来验证其体系的有效性，总结研究成果并提出未来的优化方向。