研發(fā)了一種路面損壞狀況自動(dòng)識別技術(shù)以及路面損壞評估系統?？朔藶r青路面病害因“光污染”、遮擋物等 導致?lián)p壞區域較難識別的問(wèn)題，包含裂縫在內的坑槽、沉陷、松散等其他多種典型病害，構建了基于mask- rcnn算法的改進(jìn)深度學(xué)習模型。通過(guò)對算法進(jìn)行實(shí)際測試及改進(jìn)，驗證算法的準確性和精度。對采集的路面圖像 進(jìn)行語(yǔ)義分割，提取計算病害區域圖像的像素面積，再通過(guò)坐標單位轉換關(guān)系，將像素面積轉化為實(shí)際面積，結 合《公路技術(shù)狀況評定標準》,對路面損壞程度進(jìn)行快速便捷的評估。并可以顯示損壞狀況信息和位置信息，將 信息進(jìn)行匯總、分析和導出。為路面病害的檢測及評估提供一種自動(dòng)化、快速化、智能化的方法。
