論文の概要: SBP-YOLO:A Lightweight Real-Time Model for Detecting Speed Bumps and Potholes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01339v2
• Date: Tue, 19 Aug 2025 11:32:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.596517
• Title: SBP-YOLO:A Lightweight Real-Time Model for Detecting Speed Bumps and Potholes
• Title（参考訳）: SBP-YOLO:高速バンプとポットホール検出のための軽量リアルタイムモデル
• Authors: Chuanqi Liang, Jie Fu, Miao Yu, Lei Luo,
• Abstract要約: 本稿では,バンプとポットホール認識に適した軽量かつ高速な検出フレームワークであるSBP-YOLOを提案する。 YOLOv11nに基づいて、モデルはGhostConvとVoVGSCSPCモジュールをバックボーンとネックに統合し、堅牢性を低減する。 実験の結果、SBP-YOLOは87.0%のmAPを達成し、YOLOv11nベースラインを5.8%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.847931539927753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable and real-time detection of road speed bumps and potholes is crucial for anticipatory perception in advanced suspension systems, enabling timely and adaptive damping control. Achieving high accuracy and efficiency on embedded platforms remains challenging due to limited computational resources and the small scale of distant targets. This paper presents SBP-YOLO, a lightweight and high-speed detection framework tailored for bump and pothole recognition. Based on YOLOv11n, the model integrates GhostConv and VoVGSCSPC modules into the backbone and neck to reduce computation while enhancing multi-scale semantic features. To improve small-object detection, a P2-level branch is introduced with a lightweight and efficient detection head LEDH mitigating the added computational overhead without compromising accuracy. A hybrid training strategy combining NWD loss, backbone-level knowledge distillation, and Albumentations-driven augmentation further enhances localization precision and robustness. Experiments show that SBP-YOLO achieves 87.0 percent mAP, outperforming the YOLOv11n baseline by 5.8 percent. After TensorRT FP16 quantization, it runs at 139.5 FPS on Jetson AGX Xavier, delivering a 12.4 percent speedup over the P2-enhanced YOLOv11. These results validate the effectiveness of the proposed method for fast and low-latency road condition perception in embedded suspension control systems.
• Abstract（参考訳）: 高度サスペンションシステムにおける予測認識には, 道路速度の急上昇, ポットホールの信頼性, リアルタイム検出が不可欠であり, タイムリーかつ適応的な制振制御が可能である。 組込みプラットフォーム上で高い精度と効率を達成することは、限られた計算資源と小規模の遠隔ターゲットのために依然として困難である。 本稿では,バンプとポットホール認識に適した軽量かつ高速な検出フレームワークであるSBP-YOLOを提案する。 YOLOv11nをベースとして、GhostConvとVoVGSCSPCモジュールをバックボーンとネックに統合し、マルチスケールのセマンティック機能を強化しながら計算量を削減する。 小型物体検出を改善するため、P2レベル分岐に軽量で効率的な検出ヘッドLEDHを導入し、演算オーバーヘッドを低減し、精度を損なわない。 NWDの損失、バックボーンレベルの知識蒸留、およびArbuentations駆動の強化を組み合わせたハイブリッドトレーニング戦略により、局所化精度とロバスト性はさらに向上する。 実験の結果、SBP-YOLOは87.0%のmAPを達成し、YOLOv11nベースラインを5.8%上回った。 TensorRT FP16量子化後、Jetson AGX Xavierで139.5 FPSで動作し、P2強化のYOLOv11よりも12.4%のスピードアップを実現している。 これらの結果は,組込みサスペンション制御システムにおける高速かつ低遅延な道路条件認識のための提案手法の有効性を検証した。

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