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国内基于深度学习的道路路面病害检测研究综述
摘要：
道路路面病害检测是公路养护和管理的重要组成部分。传统的道路路面病害检测手动操作费时费力，且容易受人为因素影响，限制了其应用范围。近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的道路路面病害检测方法得到了广泛应用。本文综述了国内基于深度学习的道路路面病害检测技术的研究进展和应用现状，分别从数据集、网络结构、特征提取、病害检测等方面进行综述，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：道路路面病害；深度学习；卷积神经网络；特征提取；病害检测
正文：
一、引言
道路路面病害是公路使用过程中产生的各种缺陷，如裂缝、坑洼、路面鼓包等，这些病害对行车安全和车辆性能会产生很大影响。因此，道路路面病害的检测和养护是公路管理中至关重要的一环。传统的道路路面病害检测主要依靠人工巡查和照片测量等方法，但这种方法操作费时费力，容易受人为因素影响，效率低下，不能满足自动化检测的需求。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的道路路面病害检测算法得到了广泛关注。
基于深度学习的道路路面病害检测方法分为两类，一类是基于单幅图像的病害检测方法，另一类是基于视频序列的病害检测方法。本文主要综述国内基于深度学习的单幅图像病害检测方法。
二、数据集
数据集是深度学习病害检测算法的基础。对于道路路面病害检测，病害的标注数据是进行监督学习的必要条件。目前，国内已有多个病害检测数据集，如中国公路路面病害数据集、北大路面病害数据集等。这些数据集包含有大量标注的病害图像，可以用于训练和测试深度学习模型。
三、网络结构
卷积神经网络是深度学习中最常用的网络结构，也是道路路面病害检测中常用的网络结构。常用的卷积神经网络有LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等。其中，ResNet是目前应用最广泛的网络结构，其具有更深的网络深度和更好的特征提取能力。多数基于深度学习的道路路面病害检测算法采用了ResNet网络结构。
四、特征提取
特征提取是病害检测关键步骤之一，是指将原始图像中的关键特征提取出来。特征提取主要分为两类，一类是手工设计特征，另一类是采用深度学习自动特征提取。近年来，深度学习自动特征提取的方法逐渐替代了手工设计特征的方法。
基于深度学习的道路路面病害检测算法常用的特征提取方法有两种，一种是直接使用网络进行特征提取，即将整张道路图像输入网络，通过卷积层提取特征。另一种是采用区域建议网络(R-CNN)进行特征提取，即将道路图像分成多个区域，然后对每个区域进行特征提取。
五、病害检测
病害检测是道路路面病害检测算法的核心，其目的是对道路病害进行准确的检测和分类。目前，主要采用的方法是基于深度学习的目标检测方法，如YOLO(YOLOv3)、RetinaNet、FasterR-CNN等，这些方法已经在许多道路路面病害检测算法中得到了应用。这些方法能够对道路图像中的病害进行准确的检测，并且能够对病害进行分类和定位。
六、应用现状
基于深度学习的道路路面病害检测技术已经在实际应用中得到了广泛的应用。例如，中国公路路面病害检测系统、北京路面病害检测系统等。这些系统已经在公路养护和管理中发挥了重要作用，能够快速、准确地检测路面病害，提高路面养护效率。
七、展望
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的道路路面病害检测技术还有许多研究和应用的方向。目前，该领域的研究主要集中在单幅图像的病害检测方法上，未来应该将重点转移到视频序列中的病害检测方法。此外，将深度学习技术和无人机技术相结合，可以实现对道路路面的三维建模，为道路养护提供更加精准的信息。
八、结论
本文综述了国内基于深度学习的道路路面病害检测技术的研究进展和应用现状，重点介绍了数据集、网络结构、特征提取和病害检测等方面的研究成果。基于深度学习的道路路面病害检测技术已经在实际应用中得到了广泛的应用，并且还有很大的发展空间。未来，该领域的研究重点应该转移到视频序列病害检测方法和无人机道路路面检测等方向。