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利用轻量化深度学习技术进行沥青路面裂缝智能识别研究

1.内容综述

近年来，随着我国高速公路建设和城市道路网络的不断完善，沥青路面的应用日益广泛。然而沥青路面在长期服役过程中，受自然因素、交通荷载、材料老化等多重因素影响，极易产生各种类型的裂缝，如纵裂缝、横裂缝、龟裂等，这不仅影响了路面的美观和使用性能，更严重的是会降低路面的结构承载力，引发_dump、水损害等次生病害，严重威胁行车安全和道路使用寿命。因此对沥青路面裂缝进行及时、准确、高效的识别和评估，对于保障道路安全、延长道路使用寿命、优化维修养护策略具有重要意义。

传统的沥青路面裂缝识别方法主要依赖人工检测和经验判断，存在效率低、主观性强、成本高、难以满足大规模检测需求等局限性。近年来，随着计算机视觉技术和人工智能领域的快速发展，利用深度学习方法进行路面裂缝自动识别成为研究热点。深度学习模型能够从海量内容像数据中自动学习特征，具有强大的特征提取和模式识别能力，相较于传统方法，能够显著提高识别精度和效率。其中轻量化深度学习模型凭借其参数少、计算量小、推理速度快、对算力资源要求低等优势，在移动端和嵌入式设备上的应用展现出巨大潜力，为沥青路面裂缝识别提供了新的技术途径。

目前，已有研究表明，基于卷积神经网络（CNN）等深度学习模型的沥青路面裂缝识别方法能够取得较好的识别效果。例如，一些研究采用了VGG、ResNet等经典CNN模型进行裂缝检测，取得了较高的定位精度和识别准确率。与此同时，轻量化模型也在不断涌现，如MobileNet、ShuffleNet等模型通过引入深度可分离卷积、组卷积等结构，在保证识别精度的同时，大幅降低了模型尺寸和计算复杂度。然而将轻量化深度学习技术应用于实际沥青路面裂缝识别，尤其是在复杂环境（如光照变化、天气影响、路面污损等）下的识别效果、模型的鲁棒性和泛化能力等仍需深入研究。

本研究拟采用轻量化深度学习技术，构建适用于沥青路面裂缝智能识别的高效模型，旨在解决传统方法的局限性，实现对沥青路面裂缝的自动化、智能化检测。研究内容将涵盖轻量化模型的设计与优化、训练样本的采集与处理、模型在真实路面内容像上的性能测试与分析等方面。研究成果预期能够为沥青路面裂缝的快速检测和智能管理提供新的技术手段，具有重要的理论意义和工程应用价值。以下表格简要总结了本研究的相关背景、意义及研究现状。

?沥青路面裂缝识别研究背景及意义

研究背景

研究意义

沥青路面裂缝是常见病害，影响行车安全和道路使用寿命。

提高识别效率，为及时修复提供依据，延长道路使用寿命。

传统人工检测效率低、主观性强、成本高，难以满足大规模检测需求。

实现裂缝识别的自动化和智能化，降低人工成本，提高检测效率和准确性。

深度学习技术在内容像识别领域取得显著成果，具有强大的特征提取能力。

利用深度学习模型能够自动学习特征，提高裂缝识别的精度和鲁棒性。

轻量化深度学习模型具有计算量小、推理速度快等优势，适合实际应用。

在保证识别精度的前提下，降低模型复杂度，提高模型的效率和实用性，便于在嵌入式设备上部署和应用。

1.1研究背景与意义

随着现代交通事业的迅猛发展，沥青路面的承载能力与使用效果引起了广泛的关注。然而沥青路面在长期使用过程中不可避免地会出现各类病害，比如裂缝。裂缝不仅影响路面的美观度和舒适性，而且是其他路面病害形成的原因之一，严重时会导致道路结构失效。因此有效、精确地识别沥青路面裂缝对于维护道路质量、保障行车安全以及延长道路使用寿命具有重要意义。

与此同时，传统的人工检测方法往往耗时耗力，且准确度不高。鉴于以上情况，利用轻量化深度学习技术进行沥青路面裂缝智能识别研究显得尤为必要。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）算法，在内容像识别、语音识别等领域展现出了强大的能力，它能够模拟人类的视觉系统进行特征提取和模式识别，且在大数据分析过程中计算效率较高，更能适应现代高精度、高效率的城市管理需求。

本研究通过构建基于轻量化深度学习的裂缝识别模型，能实现对沥青路面裂缝的高效自动化检测，这对于提高道路检测效率、降低人工检测成本、实现路网远程监控具有显著优势。同时该技术的应用能够为桥梁、隧道、高速公路等交通基础设施的智能维护提供依据，对于推动智慧交通体系的构建具有重要推动作用。由此可见，开展沥青路面裂缝识别技术研究有着深远的理论意义和广泛的应用前景。

1.2国内外研究现状

近年来，随着城市化进程的加快和交通量的不断增长，沥青路面的裂缝问题日益严峻，对行车安全和道路寿命造成严重影响。利用现代信息技术手段对沥青路面裂缝进行智能识别，已成为道路养护领域的研究热点。在国内外，研究人员已经开展了大量相关研究，主要集中在传统内容像处理技术和深度学习技术两大方面。

（1）传统内容像处理技术

传统的沥青路面裂缝识别主要依