高速公路路面裂缝病害：无人机自动巡检与识别方案

一、应用背景

▶高速公路路面裂缝病害问题巡检必要性

高速公路是重要的交通干线，承担着大量车辆的通行压力。裂缝是公路路面病害的一种，如果不及时修复，可能会导致路面松动、坍塌等问题，影响交通安全和交通流畅。因此路面裂缝病害问题的巡检是十分必要的。

▶路面病害(裂缝)巡检优势

(1) 提高效率

无人机可以快速覆盖大面积的公路路面，减少了人力资源的浪费和时间成本。相比于人工巡视，无人机可以更快速地完成裂缝检测任务。

(2) 提高准确性

实时捕捉和记录公路路面的裂缝情况，避免了人为主观误判和漏检的问题。利用图像处理和机器学习等技术，对裂缝进行自动化分析和分类，提高检测的准确性和可靠性。

(3) 提高安全性

裂缝是公路路面病害的一种常见情况，如果不及时修复，会给交通安全带来潜在的风险。利用无人机进行裂缝检测可以及时发现和记录路面裂缝，为相关部门提供及时准确的信息，方便进行维修和保养。

(4) 降低成本

传统的裂缝检测方法需要大量的人力和时间，而且对于大范围的公路路面进行全面检测代价高昂。无人机进行裂缝巡检可以减少运营成本，提高检测的效率和精度，从而降低相关部门的维修和保养成本。

二、裂缝识别算法的技术应用

(1) 图像采集

无人机搭载高分辨率相机或传感器，对公路路面进行实时拍摄或定期巡检，获取公路路面的图像数据。

(2) 图像预处理

对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、灰度化、对比度增强等操作。去噪和增强图像有助于后续裂缝的检测和识别。

(3) 裂缝检测

通过边缘检测、形态学处理、滤波等算法，从预处理后的图像中提取出潜在的裂缝区域。

(4) 特征提取

对检测到的裂缝区域进行特征提取，如颜色、纹理、形状等。特征提取有助于区分裂缝与其他路面纹理或阴影等干扰因素。

(5) 分类与识别

利用机器学习算法（如支持向量机、神经网络、深度学习等）对提取到的裂缝特征进行分类和识别。训练模型时，可以使用大量标注好的裂缝图像作为训练数据，使模型能够自动识别出真实裂缝。

▶裂缝识别算法原理

道路病害算法识别巡检系统基于深度学习算法对道路裂缝病害图像进行训练，从而实现对道路裂缝识别，分割和统计。算法具有高效、精确和稳定的特点，可对实时回传的道路照片数据进行连续识别，能自动识别道路5mm以上的裂缝并保证识别率达到85%以上。

深度学习采用迁移训练模式进行训练，可实现对不同场景下的高度适应性，并能根据特定问题的需求进行定向升级。保留了算法的可持续更新能力，可以通过后台更新，实现更快的检测速度，更高的检测精度，以及更多的病害检测种类等功能，可实现一套算法在硬件周期内的不断进步。

三、系统设计与实现

▶系统架构

(1) 天空端：无人机飞行平台，高清相机

(2) 地面端：遥控器，地面站，智能机库

(3) 平台端：云管理软件-裂缝识别版

四、算法设计与优化

针对高速公路路面裂缝的识别、定位和计数的自动化实现问题入手，在深度学习裂缝检测算法的基础上进行二次开发，对实例分割中面积和实例个数统计功能的不足进行补充和提升。对于传统实例分割算法在识别精度和处理速度难以平衡的问题，在满足项目精度要求的基础上，通过简化算法和提升算法的执行效率，实现在限定时间内对目标图片集或者视频进行处理、分析和结果呈现，最终完成对高速公路裂缝检测的智能化改造。道路病害算法识别巡检系统基于深度学习算法对道路裂缝病害图像进行训练，从而实现对道路裂缝识别，分割和统计。