陈瑜 管浩杰

摘 要：本文首先从国内外发展现状调研入手，重点从两方面分析了机器视觉技术在公路管理中的应用，一是基于车载移动视频的路面病害智能检测技术研究。研究开发的路面病害智能检测系统利用卷积神经网络分析车载移动视频，具有低成本优势，识别准确率超过85%，检测路面病害超过日常病害总数的86.14%。二是基于固定视频的路域环境养护事件智能巡查技術研究。研究开发的路域环境养护事件智能巡查系统融合应用传统图像处理、深度学习方法构建AI检测模型，深化应用路侧固定视频监控资源，实现路面抛洒滴漏检测准确率达80%。本研究应用实现了机器巡查、自主识别、准确记录、闭环处置的全链式智能管理，探索出一条人工智能在公路管理中融合应用的新路子。

关键词：机器视觉;公路管理;智能巡查

中图分类号：TP391.41;U491 文献标识码：A

0 引言

国内外基于图像处理、机器视觉、深度学习等技术，开展了较多的路面病害、路域环境养护事件检测技术及应用研究。在路面病害事件检测方面，国外自从20世纪80年代，即开展道路病害检测技术研究，比如加拿大RoadWare公司研制的WiseCrax系统、日本Komatsu财团开发的路面破损调查车、美国Arkansas大学开发的路面裂缝检测系统DHDV、英国TRL开发的HARRIS系统、澳大利亚公路研究所ARRB研制的路面信息检测系统，一般是采用移动巡查方式，造价成本高;相较国外发达国家的同类检测设备，我国的产品还不是很成熟且真正得到商业应用的还很少，主要还依赖于国外进口。……