摘要：裂纹、坑洞等病害是威胁交通基础设施（机场道面）安全运行的重要因素，及时准确地检测出裂缝的存在并给予预防性养护，可以有效避免交通事故的发生。基于计算机视觉的自动裂纹检测方法具有检测精度高、检测速度快、操作简单的优点，在机场道面领域有着极大的应用价值。本文总结了现有裂纹检测主要手段，并详细介绍了基于深度卷积神经网络的三种裂纹检测思路，即基于目标检测的裂纹检测、基于分类的裂纹检测、基于像素级分割的裂纹检测，分析了三种方法的基本原理、优缺点及其实际应用。

关键词：深度卷积神经网络;机场道面;裂缝

近年来，随着我国航空产业的不断发展，我国民航机场的数量迅速增加。机场作为国家重要的公共交通基础设施，是民航業发展的基础，在综合交通运输体系中发挥着重要作用。随着机场使用年龄的增加以及起降飞机架次的增多，航班量的增加，道路承受冲击荷载以及次数的增加，再加上施工时质量控制不当和外界环境的影响，我国多个机场道面均出现不同程度的破损现象，其严重影响了跑道的工作性能以及飞机起降过程的平稳性和舒适性，并给飞机的平稳驾驶带来了安全隐患。因此，机场道面的自动化病害检测有着重要的应用价值。

近年来深度卷积神经网络在计算机视觉领域得到了广泛的应用，其中在机场道面病害的检测反面也慢慢开始得到发展。……