摘要：我国道路基础设施的养护与维修需求日益增长，传统人工巡护方式效率低且成本高，基于图像处理的目标检测技术崭露头角。然而，现有模型在裂缝检测中受到多方面干扰，效果尚不理想。为此，以Yolov5s为基础，结合ShufflenetNetV2、MobileNetV3、PP-LCNet模块，优化模型结构，力求在保持高准确性的同时提升检测速度。通过采集道路视频制作训练集，训练并比较不同模型。最终发现YOLOv5-MobileNetV3模型在轻量化设备上表现出色，成为轻量化道路基础设施检测系统的理想选择。这一研究为未来养护工作提供了高效、精准的解决方案。