侯越，李秋晗,b，张晨,b，陆国阳，叶周景，陈逸涵,e，汪林兵*，曹丹丹

a Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China b Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China c Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong 999077, Chinad National Center for Materials Service Safety, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, Chinae School of Transportation, Southeast University, Nanjing 211189, China f Department of Civil and Environmental Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA

1. 引言

在现代交通系统中，道路是车辆和行人通行的重要交通基础设施之一。道路的服役性能和使用寿命直接影响了人们的出行体验和效率，是需要在道路全寿命周期内考虑的重要因素。因此，监测路面健康状况并进行必要的路面养护对保障公共交通服务质量以及通行安全至关重要。传统的路面监、检测主要通过人工现场检查，来识别路面病害，并评估路面服役状况。由于公路里程的逐渐增多，通过人工方式监测并评估路面服役状况变得日益困难。近年来，各项先进技术在路面结构动力响应监测和路面服役状况评价中得到了广泛的应用，包括各项可用于监测路面结构状况的埋入式传感技术，可用于评价路面状况的图像处理技术，以及可用于分析或预测路面材料和结构性能的机器学习方法。这些先进技术的应用在一定程度上可以取代人工检测/检查手段，有助于提高路面养护效率，指导养护决策，最终帮助改善和维持路面服役质量和通行性能。

本文从路面传感技术、图像处理技术和机器学习方法三方面介绍了当前路面结构动力响应监测研究的最新进展。在路面传感技术方面，主要介绍了埋入式传感器以及物联网（IoT）技术在路面监测中的应用；在图像处理技术方面，主要介绍了几种可有效识别路面病害类型的典型算法；在机器学习方法方面，介绍了与路面工程应用相关的基本理论和典型方法。……