路面缺陷智能檢測系統(tǒng)與方法綜述

易鈺程 王靖智 朱路 李霄 熊奎 葉盛濤 陳嘉豪

摘要：從路面缺陷檢測系統(tǒng)組成和特點(diǎn)出發(fā)，首先簡要回顧了路面缺陷檢測系統(tǒng)與傳統(tǒng)路面圖像處理方法的發(fā)展過程。在此基礎(chǔ)上，探討了國內(nèi)外典型路面缺陷檢測系統(tǒng)的現(xiàn)狀，包含重型道路狀況智能檢測系統(tǒng)、輕量化路面質(zhì)量檢測系統(tǒng)，并對檢測系統(tǒng)的性能及部分參數(shù)進(jìn)行了描述。然后，詳細(xì)介紹了基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)理論的路面缺陷智能化檢測方法的演變歷程，重點(diǎn)分析了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的路面缺陷智能化檢測方法國內(nèi)外的研究進(jìn)展，主要包含基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、單次多框檢測器、YOLO目標(biāo)檢測、Transformer檢測模型等路面缺陷智能檢測方法。最后，從多模信息融合、雙輕量化設(shè)備、穩(wěn)健智能化算法等方面對路面缺陷智能化檢測系統(tǒng)的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：路面缺陷檢測系統(tǒng)；人工智能；深度學(xué)習(xí)；輕量化系統(tǒng)；多模信息融合

中圖分類號：U418 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

本文引用格式：易鈺程，王靖智，朱路，等. 路面缺陷智能化檢測系統(tǒng)與方法綜述[J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，40（5）：19-31.

Review of the Intelligent Pavement Defect Detection System and

Methods

Yi Yucheng1， Wang Jingzhi1， Zhu Lu1， Li Xiao2， Xiong Kui2， Ye Shengtao1， Chen Jiahao1

（1. School of Information Engineering， East China Jiaotong University， Nanchang 330013， China；

2. VKELINE Information Technology Co.， Ltd.， Nanchang 330038， China）

Abstract：Based on the composition and characteristics of pavement defect detection system， this paper briefly reviews the development process of the pavement defect detection system. On this basis， it analyzes the status quo of typical pavement defect detection systems at home and abroad， including the intelligent detection system of heavy pavement condition and lightweight pavement quality detection system， and describes the performance and some parameters of the detection system.Then emphatically introduces the evolution process of pavement defect detection technology and methods from traditional image processing to the intelligent pavement defect detection method based on machine learning and deep learning theory is explored. And， the research progress of intelligent pavement defect detection methods based on deep learning technology at home and abroad is comprehensively introduced， including pavement defect detection methods based on regional convolutional neural network， single multi-frame detector， YOLO target detection， Transformer detection model， etc.Finally， the development trend and application prospect of intelligent detection system for pavement defects are discussed from the aspects of multi-mode information fusion， dual lightweight design and robust intelligent algorithm.

Key words： pavement defect detection system; artificial intelligence; deep learning; lightweight system; multi-mode information fusion

Citation format：YI Y C，WANG J Z，ZHU L，et al. Review of the intelligent pavement defect detection system and methods[J]. Journal of East China Jiaotong University，2023，40（5）：19-31.

公路是一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大動脈，高品質(zhì)的公路質(zhì)量對于建設(shè)現(xiàn)代化綜合交通運(yùn)輸體系具有重要意義。路面缺陷檢測系統(tǒng)是一種利用多種傳感器件完成路面裂縫、坑洞、龜裂等指標(biāo)測量，實(shí)現(xiàn)對路面情況進(jìn)行評估以及提供養(yǎng)護(hù)建議的工程檢測設(shè)備。路面缺陷檢測系統(tǒng)（圖1）通常包含高清攝像頭、振動傳感器或位移傳感器等多類型傳感器，以及導(dǎo)航定位系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、無線傳輸系統(tǒng)等子系統(tǒng)，部分高端產(chǎn)品包含三維激光雷達(dá)，獲取路面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對路面進(jìn)行三維建模[1-10]。檢測系統(tǒng)的出現(xiàn)替代了需要專業(yè)技術(shù)能力并有豐富工作經(jīng)驗(yàn)的檢測人員參與的傳統(tǒng)觀測檢測方法。近些年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)框架的路面缺陷檢測方法大量涌現(xiàn)，路面缺陷檢測步入智能化時(shí)代[11-19]。

1 路面缺陷檢測的發(fā)展歷程

路面裂縫、坑洞等缺陷是影響車輛平穩(wěn)性主要指標(biāo)之一，因此，對路面缺陷的精確檢測是保證車輛安全運(yùn)行的重要手段。路面缺陷的檢測技術(shù)有著悠久的歷史，可以追溯到上個(gè)世紀(jì)。早期，由于技術(shù)和設(shè)備的限制，檢測以人工檢測方法為主，其需要具有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)技術(shù)人員通過步行或者乘坐行駛緩慢的檢測車，通過人眼觀察和人工測量來統(tǒng)計(jì)路面破損情況，測試效率和精確度一直難令人滿意[20]。早期的路面檢測系統(tǒng)基于攝影技術(shù)與視頻技術(shù)，通過膠片與磁帶實(shí)現(xiàn)圖像存儲[21-22]。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，基于圖像處理[23]、雷達(dá)技術(shù)[24]與震動信號[25]的檢測設(shè)備與方法嶄露頭角。商業(yè)化的路面檢測系統(tǒng)于90年代在國外開始大量涌現(xiàn)[26-28]，國內(nèi)從上世紀(jì)90年代中后期開始引進(jìn)路面缺陷檢測系統(tǒng)，它利用車載攝像頭采集路面圖像，由圖像處理軟件系統(tǒng)處理和識別路面缺陷但是進(jìn)口設(shè)備價(jià)格昂貴，難以滿足我國廣大市場需求。隨著先進(jìn)傳感器、多樣采集設(shè)備以及信息處理技術(shù)的快速發(fā)展，路面缺陷檢測迎來突破，國外學(xué)者將線陣攝像頭，紅外成像相機(jī)，三維激光技術(shù)應(yīng)用到路面檢測領(lǐng)域，取得了比較好的檢測效果[29-34]。國內(nèi)研究單位針對國情，探索符合國內(nèi)道路的智能檢測系統(tǒng)，并取得了一些成果[35-39]。

路面缺陷檢測方法從單一黑白圖像到復(fù)雜多色彩圖像融合檢測，數(shù)據(jù)采集從二維圖像到三維圖像或激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)歷了漫長的發(fā)展過程。早期的路面缺陷檢測系統(tǒng)檢測方法基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)。Chua等[40]介紹了新墨西哥大學(xué)開發(fā)的自動路面缺陷檢測系統(tǒng)，該原型系統(tǒng)采用了一臺8 mm攝像機(jī)，一個(gè)圖像數(shù)字化板和一臺486個(gè)人微型計(jì)算機(jī)，能夠自動識別縱向、橫向、對角線等分布裂縫，該系統(tǒng)在瀝青路面裂縫檢測的準(zhǔn)確率超過85%，在水泥路面超過90%。為了應(yīng)對路面影像斑點(diǎn)噪聲強(qiáng)，路面裂縫對比度低、連續(xù)性差等特點(diǎn)，李清泉等[41]提出了一種基于最小代價(jià)路徑搜索的路面裂縫檢測方法，該方法將裂縫提取問題轉(zhuǎn)化為格狀圖頂點(diǎn)之間最小代價(jià)路徑搜索的問題，實(shí)現(xiàn)裂縫種子點(diǎn)的生長和連接，并最終提取裂縫，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法具有較高的精度和效率。為了提高圖像抗噪性能，楊洋[42]提出了基于改進(jìn)差分計(jì)盒維數(shù)法的路面裂縫圖像分割方法，該方法先通過灰度化和灰度投影曲線判斷裂縫類型，縮小圖像后使用對數(shù)變換增強(qiáng)圖像并去噪，實(shí)驗(yàn)證明該方法分割效果好，裂縫提取準(zhǔn)確。Sari等[43]討論了一種瀝青路面裂縫分類和分割的自動化方法，利用支持向量機(jī)SVM（support vector machine）算法的分類方法和大津法的分割方法來對瀝青路面裂縫進(jìn)行分類，有效提高了整體檢測準(zhǔn)確度。張德津等[44]提出的基于空間聚集特征的瀝青路面裂縫檢測方法能夠解決在大規(guī)模應(yīng)用、復(fù)雜環(huán)境下存在的穩(wěn)定性、可靠性和實(shí)時(shí)性問題，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測試，該方法對不同類型的路面圖像具有良好的檢測性能，裂縫定位準(zhǔn)確性達(dá)到95%以上，裂縫區(qū)域檢測的完整性達(dá)到90%以上。除了傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)，近年來隨著人工智能的迅速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法在圖像處理領(lǐng)域取得了巨大的突破。通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)到高級的圖像特征，并在圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)中取得了令人矚目的結(jié)果。眾多機(jī)構(gòu)和學(xué)者將人工智能技術(shù)應(yīng)用于路面缺陷檢測中，研制了各型路面檢測系統(tǒng)，提出了各類智能化檢測方法[45-46]。目前，智能化檢測車輛研制與基于深度學(xué)習(xí)理論的路面缺陷智能化檢測方法成為了研究主流，新型的檢測設(shè)備與大量技術(shù)方法涌現(xiàn)，本文接下來將對典型檢測系統(tǒng)與部分熱門研究方法進(jìn)行闡述。

2 典型路面缺陷檢測系統(tǒng)

路面缺陷檢測系統(tǒng)根據(jù)不同的應(yīng)用場景，會配置不同的傳感設(shè)備。在高等級公路路面缺陷檢測時(shí)，將會選用重型的自動檢測車，在低等級公路缺陷檢測時(shí)，一般采用人工巡檢或輕量化檢測系統(tǒng)。

2.1 重型道路狀況智能檢測系統(tǒng)

N-1型道路狀況智能檢測系統(tǒng)[47]由南京理工大學(xué)研制，是集人工智能、數(shù)字圖像處理、模式識別、激光高速精密測距與斷面掃描技術(shù)、地理信息系統(tǒng)及全球定位技術(shù)、道路工程、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)于一體的路面智能檢測車。為了準(zhǔn)確的檢測路面缺陷，必須對行駛過的全部路面完成圖像采集與存儲。獲取路面全部圖像后，利用自行研制的圖像處理與分析算法、軟件對獲得的路面圖像進(jìn)行處理與分析，從中提取出路面缺陷信息。

ARAN多功能道路測試車[48]是加拿大Roadware公司生產(chǎn)的一種一體式、模塊化、多測量平臺的道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)采集設(shè)備，用于在高速公路和一般公路上即時(shí)收集公路的信息資料，并進(jìn)行計(jì)算機(jī)即時(shí)和線下處理。該系統(tǒng)使用多個(gè)角度的高分辨率相機(jī)來拍攝路面情況，CCD（charge-coupled device）技術(shù)可以直接將光學(xué)信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，且圖像采集速度高，所以ARAN系統(tǒng)可以在車速80 km/h的速度下完成。ARAN系統(tǒng)能夠自動將檢測到的路面缺陷進(jìn)行分類，并鑒定病害的嚴(yán)重程度。

Pathway公司多功能路面檢測車[49]采用了先進(jìn)的三維路面缺陷采集系統(tǒng)。檢測車配備先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，傳感器及數(shù)字圖象處理系統(tǒng)，可以用來進(jìn)行高速有效的數(shù)據(jù)采集和路面的圖像視頻采集。該系統(tǒng)可以以低成本短時(shí)間獲得高質(zhì)量的檢測數(shù)據(jù)。

2.2 輕量化路面質(zhì)量檢測系統(tǒng)

ZOYON-RTM智能道路檢測系統(tǒng)[50]是武大卓越研制的公路路況快速檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)以中小型SUV（sport utility vehicle）為載車平臺，不僅可滿足低等級農(nóng)村公路路面缺陷、路面平整度指標(biāo)的檢測，同時(shí)支持路面車轍、路面構(gòu)造深度、路面跳車、路面磨耗等檢測指標(biāo)系統(tǒng)的拓展。裝備高速線掃描三維測量傳感器，在0～100 km/h速度，實(shí)現(xiàn)橫向1 mm間距，縱向3 mm間距的路面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集。

中公高科研發(fā)的CiCS-IV農(nóng)村公路路況檢測系統(tǒng)[51]，車輛載體采用越野底盤，可以在比較惡劣的農(nóng)村公路路段從事檢測任務(wù)，可檢測平整度、路面缺陷、GPS和前方景觀等指標(biāo)。

HiScan-R輕量化三維激光移動測量系統(tǒng)集成三維激光掃描設(shè)備、衛(wèi)星定位模塊、慣性導(dǎo)航裝置、車輪編碼器、全景相機(jī)、總成控制模塊和高性能板卡計(jì)算機(jī)等，可實(shí)時(shí)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)及全景影像。方便安裝于汽車、沙灘車、船舶或其它移動載體。在移動過程中可輕松完成矢量地圖數(shù)據(jù)、街景數(shù)據(jù)和三維地理數(shù)據(jù)的生產(chǎn)處理。

同陸云農(nóng)村公路養(yǎng)護(hù)監(jiān)測系統(tǒng)具有低成本、高精度的特點(diǎn)，其真實(shí)有效的采集上傳機(jī)制能較好融入農(nóng)村公路檢測評價(jià)體系。其可實(shí)現(xiàn)路面缺陷智能識別、以及對路面狀況、沿線設(shè)施技術(shù)狀況等各種指標(biāo)的檢測評定。

RIEGL VMX-2HA是一套高速、高性能的雙激光雷達(dá)移動測圖系統(tǒng)，即便是在高速公路上行駛依然可提供極高的點(diǎn)密度和精度，以及豐富的屬性信息。系統(tǒng)由兩個(gè)高精度激光雷達(dá)傳感器和一個(gè)高性能INS/GNSS單元組成，這些傳感器被安裝在一個(gè)按空氣動力學(xué)制作的保護(hù)罩內(nèi)。相機(jī)接口最多可支持九臺相機(jī)，精確的地理參考影像能夠和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充。

目前，市場上的路面缺陷檢測系統(tǒng)主要為重型檢測車輛與輕量化檢測平臺。重型巡檢車輛價(jià)格昂貴，難以普及，不適合農(nóng)村道路的日常巡檢。輕量化智能路面缺陷檢測系統(tǒng)國內(nèi)外產(chǎn)品各有特色，其檢測質(zhì)量不僅與產(chǎn)品硬件相關(guān)，更取決于各廠家的路面缺陷識別算法。國外廠家多采用模塊化的移動測量平臺，集成多種傳感器，是一種值得借鑒的方式。然而，國外移動測量平臺價(jià)格較貴，限制了其在國內(nèi)的普及。

3 路面缺陷智能檢測方法

基于傳統(tǒng)圖像處理方法的路面缺陷檢測技術(shù)在簡單背景下檢測效果較好，但在一些諸如油 漬、陰影和異物等復(fù)雜背景下檢測效果依然不佳。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，各種目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)被用于道路缺陷檢測領(lǐng)域，能夠挖掘出更深層次的特征，在很大程度上濾除復(fù)雜背景帶來的影響，成為了道路缺陷檢測領(lǐng)域的主流趨勢。下面重點(diǎn)闡述基于各類深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的路面缺陷檢測方法的研究進(jìn)展。

3.1 區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)R-CNN檢測方法

R-CNN（region-based convolutional neural networks）是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法。R-CNN算法通過將輸入圖像分成多個(gè)候選區(qū)域，然后對每個(gè)區(qū)域進(jìn)行特征提取和分類，來識別圖像中的目標(biāo)物體。它提供了一種有效的方法來處理具有復(fù)雜背景和多個(gè)目標(biāo)物體的圖像，并且在準(zhǔn)確性和魯棒性方面都有顯著的改進(jìn)。由于R-CNN算法的成功，后續(xù)研究引入了諸多改進(jìn)的版本，如Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN等，進(jìn)一步提升了目標(biāo)檢測的性能[52]。

在路面缺陷檢測方法方面，R-CNN的應(yīng)用取得了不錯(cuò)的效果。Nie等[53]通過轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)方法，利用基于Faster R-CNN的路面缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)絡(luò)改善檢測性能，取得了較好的檢測結(jié)果。而Kortmann等[54]也利用了Faster R-CNN方法，通過預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)了對不同類型的道路缺陷的自動檢測。為了進(jìn)一步提高檢測精度，孫朝云等[55]提出了一種基于改進(jìn)的Faster R-CNN的路面灌封裂縫檢測方法，將多個(gè)網(wǎng)絡(luò)的特征提取層與Faster R-CNN模型結(jié)合，取得了較好的檢測精度，并且通過增加候選框?qū)捀弑鹊姆椒ㄟM(jìn)一步改進(jìn)了模型，提高了檢測精度和定位效果。為了減弱外界環(huán)境影響，Chen等[56]采用了高斯混合模型和Faster R-CNN相結(jié)合的方法進(jìn)行路面裂縫檢測，該方法不受光照條件影響具有較好魯棒性。Kumar等[57]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)模型的混凝土損傷多類實(shí)例分割方法，利用Mask R-CNN模型實(shí)現(xiàn)了對混凝土損傷的精確定位和分割，并取得了良好的分類和定位效果。進(jìn)一步，楊微[58]提出了一種基于優(yōu)化的Faster R-CNN算法，通過引入序列特征方法改進(jìn)了路面裂縫識別算法的精度，并通過網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提高了識別速度。Fujita等[59]系統(tǒng)評估了四種基于Mask R-CNN的路面缺陷檢測模型在檢測任務(wù)中的性能，并嘗試采用一種替代的度量計(jì)算方法來改進(jìn)結(jié)果。毛鶯池等[60]通過引入多源自適應(yīng)平衡TrAdaBoost的遷移學(xué)習(xí)方法解決了路面裂縫樣本不足的問題，并在裂縫圖像檢測任務(wù)中取得了較好的效果。李太文等[61]采用了基于Faster R-CNN的方法進(jìn)行道路裂縫識別，并取得了較好的識別精度。在識別精度進(jìn)一步提升方面，Zhang等[62]提出了一種基于實(shí)例分割的自動像素級裂縫檢測網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了端到端的像素級裂縫檢測，并在公開數(shù)據(jù)集上取得了較好的檢測結(jié)果。晏班夫等[63]提出了一種基于Faster R-CNN和形態(tài)法的路面缺陷識別方法，通過調(diào)整缺陷框像素面積和置信度閾值降低誤檢率，并取得了較好的效果。類似，徐觀亞[64]提出了一種結(jié)合Faster R-CNN和形態(tài)法的路橋表觀病害識別系統(tǒng)，能夠高效率和高精度地識別路橋表觀病害。綜上所述，基于R-CNN的路面缺陷檢測方法大致分為兩類，一類是通過對R-CNN網(wǎng)絡(luò)本身進(jìn)行改進(jìn)，另一類將其他模型、方法融入R-CNN網(wǎng)絡(luò)提高檢測精度。然而，農(nóng)村公路路況復(fù)雜，如何利用R-CNN實(shí)現(xiàn)檢測實(shí)時(shí)化還有待進(jìn)一步研究。

3.2 單次多框檢測器SSD方法

SSD（single shot multi box detector）是一種常用的目標(biāo)檢測算法，它通過在不同尺度的特征圖上同時(shí)預(yù)測不同大小的邊界框和類別概率來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測。SSD算法具有快速和準(zhǔn)確的特點(diǎn)，因此在許多計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，如目標(biāo)檢測、行人檢測和人臉檢測等[65]。

楊婧[66]基于SSD路面破損圖像目標(biāo)檢測模型，提出了一種基于特征金字塔模型的改進(jìn)算法來改善SSD網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)的檢測效果，并設(shè)計(jì)了一種融合感受野模塊（receptive field block，RFB）的改進(jìn)算法，來提高路面破損檢測網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，提升路面破損檢測精度。為了提升SSD的檢測速率，王博等[67]提出了一種輕量級的SSD道路裂縫檢測算法，旨在提高檢測的速度和精度，并將主干特征提取網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)為輕量級的MobileNet網(wǎng)絡(luò)，通過特征金字塔進(jìn)行融合，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在精度和速度方面優(yōu)于YOLOv3算法和原始的SSD算法，并且更適合在嵌入式設(shè)備上部署。類似，趙雪寒等[68]提出了一種基于改進(jìn)SSD模型的路面病害圖像檢測系統(tǒng)，利用梯度下降Sobel算子優(yōu)化了SSD模型中的卷積網(wǎng)絡(luò)層，突出了路面病害圖像特征，并且設(shè)計(jì)了基于Jetson-Nano板載系統(tǒng)和基于GO語言的Tensorflow框架系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了路面病害的檢測和分類，實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)在路面病害分類準(zhǔn)確度方面比未改進(jìn)的SSD模型提高了7.36%。另一方面，Yan等[69]基于不同公路路面的圖像，提出了一種可變形SSD網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)證實(shí)可變形SSD模型優(yōu)于YOLOv4和原始SSD模型，能在復(fù)雜環(huán)境中檢測路面裂縫的類別和位置，為公路維護(hù)提供了重要的技術(shù)支持。為了進(jìn)一步提高檢測的速度和精度，李鵬程[70]提出了一種基于圖像預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng)的改進(jìn)型SSD算法，該算法能改善裂縫圖像的質(zhì)量，提高檢測準(zhǔn)確率和速度，為路面裂縫檢測提供了新的方法和數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，韋正璐等[71]通過替換SSD網(wǎng)絡(luò)的一些層以及使用空洞卷積來擴(kuò)大感受，能有效提高路面破損的識別速度并提升識別效率。為了使模型具有更多的檢測類別和更高的準(zhǔn)確性，李想等[72]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)SSD的裂縫檢測識別方法，通過代表性裂縫數(shù)據(jù)集制作，以及大量典型的裂縫圖片的訓(xùn)練，裂縫識別系統(tǒng)識別精度可以達(dá)到95%以上，并具有普適性，可以應(yīng)用于實(shí)際的裂縫識別任務(wù)。在輕量化方面，Hou等[73]提出了一種輕量級的遷移學(xué)習(xí)方法，并將其與MobileNet和MobileNet-SSD等輕量級模型結(jié)合，用于識別和檢測混凝土橋梁裂縫，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在分類和檢測任務(wù)中的性能較好，具有在智能交通基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)中的實(shí)際應(yīng)用潛力。綜上可知，SSD方法具有較快的檢測速度，適合一些注重實(shí)時(shí)化檢測的場景，但是目前SSD系列算法檢測精度相較于Faster R-CNN仍然處于下風(fēng)，還有進(jìn)一步提升空間。

3.3 YOLO目標(biāo)檢測方法

YOLO（you only look once）目標(biāo)檢測算法是一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法相比，YOLO算法具有更快的處理速度以及更高的準(zhǔn)確率。YOLO算法的核心思想是將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)回歸問題，并將整個(gè)圖像分割成一個(gè)固定大小的網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格預(yù)測一個(gè)確定數(shù)量的邊界框和類別概率。通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks， CNN）來進(jìn)行預(yù)測，YOLO算法能夠在一次前向傳播的過程中同時(shí)完成目標(biāo)的位置和類別的預(yù)測[74]。

近年來，由于其高效的檢測效率和精度，許多研究人員開展了基于YOLO檢測算法的的路面缺陷檢測方法研究。呂堅(jiān)[75]比較了YOLO系列算法和Mask R-CNN算法在路面裂縫檢測上的性能，并發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的Mask R-CNN算法具有較高的準(zhǔn)確率和召回率，通過特征提取和分類模型構(gòu)建來評估路面破損程度。通過對YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型深入研究，王成[76]提出了基于YOLOv3網(wǎng)絡(luò)和OpenCV的路面裂縫檢測方法，通過多尺度分析和圖像處理，提高了裂縫檢測的準(zhǔn)確率。陳旭丹等[77]提出了一種基于YOLO模型的瀝青路面病害識別方法，通過無縫360°環(huán)視影像拼接和YOLOv3網(wǎng)絡(luò)檢測路面破損，并取得了較高的檢測準(zhǔn)確率。鄧涵宇[78]結(jié)合深度學(xué)習(xí)和多尺度方法，利用YOLOv3網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行快速裂縫識別，并通過圖像處理和裂縫區(qū)域的識別和提取實(shí)現(xiàn)了有效的裂縫檢測。Hamed等[79]使用深度學(xué)習(xí)方法開發(fā)了新的瀝青路面狀況指標(biāo)，提高了路面狀況評估的準(zhǔn)確性。王勇[80]以YOLOv3為基礎(chǔ)，提出了一種基于車載360°環(huán)視影像和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面坑塘與裂縫檢測方法，實(shí)現(xiàn)了對路面病害的自動檢測。王凱杰[81]通過改進(jìn)YOLOv3算法，提高了路面病害的檢測準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[82-83]利用YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型，成功地使用深度學(xué)習(xí)算法對探地雷達(dá)圖像進(jìn)行處理，能有效檢測出隱藏的裂縫。姜烊[84]以YOLOv3模型為基礎(chǔ)，通過增加網(wǎng)絡(luò)深度和引入注意力機(jī)制等方法，提高了混凝土裂縫的識別分類精度和定位精度。Zhang等[85]提出了基于多級注意力機(jī)制的公路路面病害檢測方法，將MLAB（multi- level attention block）融入到Y(jié)OLOv3模型中，有效提高YOLOv3模型的準(zhǔn)確率。YOLOv4遵循 YOLOv3的基本網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，但使用先進(jìn)的方法技巧對局部進(jìn)行了修改，Zhang等[86]基于YOLOv4網(wǎng)絡(luò)提出了一種弱監(jiān)督高分辨率圖像裂縫檢測網(wǎng)絡(luò)，極大降低了數(shù)據(jù)集制作的成本與難度。余俊英[87]以YOLOv4為基礎(chǔ)，通過引入可變形卷積以及自適應(yīng)空間特征融合，提出改進(jìn)YOLOv4算法，該算法在檢測精度上與Faster R-CNN算法相當(dāng)，但檢測速度優(yōu)于Faster R-CNN算法，可以實(shí)現(xiàn)對公路路面病害的準(zhǔn)確、快速檢測。Yang等[88]利用數(shù)字圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)提出了基于改進(jìn)YOLOv4網(wǎng)絡(luò)檢測模型的路面裂縫定位和分割算法，該算法提高了路面缺陷圖像的質(zhì)量，增強(qiáng)了裂縫的識別和定位能力，減少了計(jì)算量，提高了裂縫輪廓提取的精度，為公路裂縫檢測提供了一種新的解決方案。YOLOv5采用PyTorch 編譯，其模型使用的靈活性和生產(chǎn)效率相對較高。李鑫[89]基于YOLOv5算法提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的公路路面裂縫檢測方法，具備準(zhǔn)確檢測復(fù)雜背景下的裂縫圖像的能力。孫偉凱[90]提出了一種基于YOLOv5模型的公路路面裂縫檢測方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對復(fù)雜背景下的路面裂縫識別和定位、裂縫分類都取得不錯(cuò)的效果。Shu等[91]基于街景圖像，提出了一種基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)的公路路面裂縫檢測方法，該方法具備良好的檢測效果和較快的檢測速度。梁槚[92]在YOLOv5中引入輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNet 2，設(shè)計(jì)出適用于瀝青路面病害圖像檢測的輕量化模型YOMobile。仝澤興等[93]提出了基于YOLOv5和PSPnet的裂縫檢測分割算法，通過添加MLAB和使用PSPnet進(jìn)行像素級分割，實(shí)現(xiàn)了較高的檢測和分割精度。Wang等[94]提出了一種改進(jìn)的YOLOv5模型，該模型結(jié)合視覺轉(zhuǎn)換器（vision transformer， ViT），可以計(jì)算圖像區(qū)域的關(guān)注權(quán)重，并通過權(quán)重形成新的特征映射，提高了模型的速度和精度。YOLO系列算法屬于一步算法，初始算法在識別精度上由于傳統(tǒng)SSD算法，在檢測速度上優(yōu)于R-CNN算法，并且自YOLOv3算法提出以來，SSD算法的速度優(yōu)勢正在逐漸消失。然而YOLO系列算法對檢測目標(biāo)的定位能力還有待加強(qiáng)，路面缺陷定位是路面檢測的重要指標(biāo)之一。

3.4 基于Transformer的檢測方法

Transformer使用Self-Attention結(jié)構(gòu)取代了在NLP任務(wù)中常用的RNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。相比RNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其最大優(yōu)點(diǎn)是可并行計(jì)算[95]。相比于傳統(tǒng)的CNN模型，基于Transformer的視覺檢測模型具有更好的建模能力，可以捕捉圖像中的長距離依賴關(guān)系，也可以更靈活地處理不同尺度的特征，使得模型對尺度變化更加穩(wěn)健。然而，由于Transformer模型的參數(shù)量較大，訓(xùn)練和推理過程的計(jì)算成本也相應(yīng)增加[95-96]。

近年來，基于Transformer網(wǎng)絡(luò)模型的路面裂縫檢測方法成為研究熱點(diǎn)。Xu等[96]提出了局部增強(qiáng)Transformer網(wǎng)絡(luò)（LETNet），通過設(shè)計(jì)卷積和局部增強(qiáng)模塊來補(bǔ)償局部特征，并使用跳線連接策略和上采樣模塊來恢復(fù)詳細(xì)信息，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明LETNet在效率和準(zhǔn)確性上勝過傳統(tǒng)Transformer模型。劉軍等[97]介紹了基于Transformer的端到端路面裂縫檢測方法，通過設(shè)計(jì)Crack Net和Crack Former Net來檢測和評估路面裂縫，同時(shí)提出了裂縫嚴(yán)重程度評估方法。陳虹嘉[98]研究主要聚焦于激光線掃描數(shù)據(jù)的路面紋理分析，通過分析路面高程數(shù)據(jù)并引入Transformer結(jié)構(gòu)進(jìn)行紋理識別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效地提取和評價(jià)路面紋理。Xiao等[99]提出了基于混合窗口注意力視覺Transformer的道路裂縫檢測方法，通過設(shè)計(jì)卷積干擾和局部增強(qiáng)模塊來恢復(fù)詳細(xì)信息，開發(fā)缺陷修正模塊來增強(qiáng)對困難樣本的識別。Guo等[100]提出了基于Transformer的道路裂縫檢測方法，利用Swin Transformer作為編碼器和解碼器，能夠自動檢測長而復(fù)雜的道路裂縫，實(shí)驗(yàn)證明其能有效增強(qiáng)裂縫檢測性能。許正森等[101]提出了多尺度特征增強(qiáng)Transformer網(wǎng)絡(luò)，通過注意力、多尺度特征增強(qiáng)、上采樣和跨連接構(gòu)建實(shí)現(xiàn)高效檢測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示其速度和準(zhǔn)確性均優(yōu)于DeepCrack模型。楊澤[102]提出了一種基于Transformer的裂縫圖像分割模型Crack TUNet，通過預(yù)處理、分類和分割等步驟，有效地檢測和分割路面裂縫。Guo等[103]提出了一種基于Transformer的語義分割網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)將Swin-Transformer作為編碼器，將基于注意力機(jī)制的UperNet作為解碼器，通過學(xué)習(xí)全局和長距離語義特征，獲取更多細(xì)節(jié)信息來實(shí)現(xiàn)精確的像素級路面裂縫檢測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在視覺化和評估指標(biāo)上表現(xiàn)最佳，為未來基于Transformer的自動路面裂縫檢測奠定了基礎(chǔ)。Lin等[104]提出一種替代的序列到序列的角度與變壓器網(wǎng)絡(luò)Transrack，該方法通過裂縫塊網(wǎng)格和位置嵌入來實(shí)現(xiàn)特征恢復(fù)和像素級預(yù)測，實(shí)驗(yàn)證明該方法在損傷檢測和剖面提取方面具有明顯優(yōu)勢。Sun等[105]設(shè)計(jì)了一種基于卷積特征與序列特征融合的輕型檢測框架（pavement crack detection transformer，PCDETR），并提出了一種高效的路面裂縫檢測方法，該方法采用Swin-Transformer和殘差網(wǎng)絡(luò)提取全局和局部特征，通過集合預(yù)測獲得裂縫位置和類別，達(dá)到高效檢測。李海豐等[106]提出了基于機(jī)場跑道的裂縫分割網(wǎng)絡(luò)，利用自注意力、軸向注意力和可變形卷積提取裂縫的局部和全局特征，并通過Transformer Decoder還原特征圖尺寸和融合不同尺度的分割結(jié)果。Chen等[107]提出的LECSFormer是一種精細(xì)化道路裂縫檢測方法，利用Transformer塊建模長程依賴關(guān)系，并使用密集連接和通道注意力機(jī)制融合和加權(quán)多尺度信息，其可以準(zhǔn)確檢測路面裂縫，支持道路的智能預(yù)防性維護(hù)。Guo等[108]提出一種改進(jìn)型Transformer算法，該算法通過引入圖像梯度和視覺Transformer提高邊界精度，并使用多頭注意力機(jī)制增強(qiáng)裂縫分割網(wǎng)絡(luò)對Patch之間關(guān)系的感知能力，具有較好的裂縫邊界識別性能。Mehajabin等[109]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺Transformer模型，研究了道路劣化檢測問題，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明Swin- Transformer模型在準(zhǔn)確性和識別速度方面表現(xiàn)最優(yōu)。Yu等[110]提出了自動化道路裂縫檢測方法，利用視覺Transformer和多頭交叉注意力提取裂縫特征，并融合語義信息以提高精度，實(shí)驗(yàn)證明在公共和自建數(shù)據(jù)集上具有較好檢測效果。Fang等[111]提出了一種基于外部注意力的裂縫檢測網(wǎng)絡(luò)TransUNet，能有效緩解陰影、噪聲等負(fù)面因素的干擾。Xing等[112]通過增加Swin-Transformer和BIFPN特征金字塔網(wǎng)絡(luò)來改進(jìn)YOLOv5模型的裂縫檢測效果。Liu等[113]提出了一種Crack Transformer網(wǎng)絡(luò)，用于細(xì)粒度裂縫檢測，其通過自注意力模塊和縮放注意力模塊來改善檢測性能。Wang等[114]介紹了基于Transformer的瀝青路面裂縫圖像篩選方法，通過引入ViT方法進(jìn)行自動分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在瀝青復(fù)合路面數(shù)據(jù)集上具有較好的分類效果。Jin等[115]提出了一種聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的裂縫檢測方法，該方法使用帶有Transformer的FedCrack模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并通過無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)，其在裂縫分割上表現(xiàn)出色。Xiang等[116]利用Transformer模塊來改善YOLOv5網(wǎng)絡(luò)的裂縫檢測性能，在印度、捷克和日本的瀝青路面數(shù)據(jù)集上取得了較好的檢測效果。Transformer目標(biāo)檢測方法引入了自注意機(jī)制，無需進(jìn)行卷積操作，具有直接預(yù)測檢測框和類別的優(yōu)點(diǎn)，在路面缺陷檢測領(lǐng)域嶄露頭角。目前基于Transformer路面檢測研究大多聚焦于改善路面缺陷檢測和分割效果提升方面，并未解決該方法訓(xùn)練收斂慢、對小目標(biāo)檢測性能較差等問題，這將會限制Transformer方法在路面檢測領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

綜上所述，基于各類網(wǎng)絡(luò)模型的智能化路面缺陷檢測方法（表1）在準(zhǔn)確性和效率方面相較傳統(tǒng)圖像處理方法取得了顯著的進(jìn)展，為未來的道路維護(hù)和安全提供了重要的技術(shù)支持。

4 路面缺陷智能化檢測的發(fā)展趨勢

目前路面缺陷檢測相關(guān)理論驗(yàn)證充分，部分關(guān)鍵技術(shù)取得突破，但總體而言，現(xiàn)有路面缺陷檢測系統(tǒng)離滿足實(shí)際應(yīng)用需求還存在差距，主要存在如下瓶頸問題。

1） 指標(biāo)穩(wěn)健度不高?，F(xiàn)有的路面檢測系統(tǒng)大多基于單模態(tài)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行路面缺陷檢測，檢測性能指標(biāo)主要取決于該模態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣。這將導(dǎo)致檢測系統(tǒng)抗干擾能力較差，檢測性能不穩(wěn)定。

2） 環(huán)境適應(yīng)性不強(qiáng)。道路路面情況復(fù)雜多變，陰影、水污、油漬等嚴(yán)重影響系統(tǒng)的識別效果；同時(shí)縱向、橫向裂縫，坑洼，龜裂，破碎等路面缺陷分類效果不明顯。

3） 智能化算法穩(wěn)健度不高。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，路面缺陷檢測系統(tǒng)在各類網(wǎng)絡(luò)模型的加持下，缺陷識別無需人為判斷，但是路面場景的轉(zhuǎn)換、干擾因素的加入會導(dǎo)致系統(tǒng)識別率急劇下降，缺乏穩(wěn)健的智能處理手段。

為突破路面缺陷檢測系統(tǒng)面臨的環(huán)境適應(yīng)性、設(shè)備普及性和智能化處理等瓶頸問題，可以歸納總體如下三個(gè)方向的發(fā)展趨勢。

4.1 面向多模傳感器數(shù)據(jù)的信息融合技術(shù)

智能路面缺陷檢測系統(tǒng)集成了多個(gè)傳感器子系統(tǒng)，每種模態(tài)的傳感器都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，如相機(jī)只能測量2D圖像，且容易受光照和夜晚的影響；激光雷達(dá)獲取的3D點(diǎn)云較為稀疏，而且在長走廊、隧道以及開闊場景中容易發(fā)生退化；GPS測量極易受到環(huán)境的干擾；每種模態(tài)的傳感器只能在適當(dāng)?shù)沫h(huán)境中發(fā)揮積極的作用。因此，以適當(dāng)?shù)姆绞饺诤隙喾N模態(tài)的測量數(shù)據(jù)，通過優(yōu)勢互補(bǔ)，使檢測系統(tǒng)能夠在各種挑戰(zhàn)性環(huán)境下持續(xù)輸出魯棒且精確的測量結(jié)果，完成對路面場景的精確重建與定位，是非常有價(jià)值和應(yīng)用前景的研究方向。

4.2 面向多場景的快速巡檢輕量化設(shè)備

目前，輕量化路面巡檢設(shè)備大多由工業(yè)相機(jī)、導(dǎo)航設(shè)備等輕量化傳感器復(fù)合組成，對設(shè)備定制開發(fā)程度不深，數(shù)據(jù)采集時(shí)需要具備良好、穩(wěn)定的光照環(huán)境，且數(shù)據(jù)采集過程中車輛需要勻速、平穩(wěn)行駛，難以應(yīng)付突發(fā)情況。從公開文獻(xiàn)報(bào)道來看，大部分研究都集中在輕量化檢測算法和網(wǎng)絡(luò)模型研究領(lǐng)域，面向多場景定制化的車載路面巡檢輕量化系統(tǒng)報(bào)道較少。整體而言，該領(lǐng)域當(dāng)前正處于發(fā)展階段。

4.3 面向路面健康的穩(wěn)健智能算法

傳統(tǒng)的圖像處理算法多基于邊緣檢測等經(jīng)典算法對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行目標(biāo)識別，由于算法本身的局限性其圖像識別精準(zhǔn)度并不高，對于路面異常的誤識別較多，且面對大體量的路面數(shù)據(jù)時(shí)處理效率偏低，一些基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型雖能提高識別精度，提高識別效率，但是模型的遷移性不佳，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的路面狀況。利用多技術(shù)手段對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、提煉、挖掘，通過研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深層機(jī)理，在不斷的迭代升級中逐步替代人工識別，降低主觀影響，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性以及模式的自動化是未來重要研究方向。

5 結(jié)束語

農(nóng)村公路具有線路多、里程長、分布廣、密度大等特點(diǎn)，隨著運(yùn)營時(shí)間不斷累積，道路的路面質(zhì)量優(yōu)劣、是否平整直接關(guān)系到行車安全、駕駛舒適，每年因道路路面損壞造成的交通事故不勝枚舉。路面行駛質(zhì)量檢測對于道路養(yǎng)護(hù)是一項(xiàng)非常重要的工作，已成為農(nóng)村公路建設(shè)發(fā)展的首要問題。傳統(tǒng)作業(yè)模式工作效率低下，無法滿足公路日常性養(yǎng)護(hù)，導(dǎo)致公路養(yǎng)護(hù)部門無法全面、及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握所在轄區(qū)內(nèi)的公路技術(shù)狀況，這給科學(xué)制定養(yǎng)護(hù)計(jì)劃帶來了較大的困難。路面缺陷智能化檢測系統(tǒng)基于多傳感器硬件資源，結(jié)合以人工智能技術(shù)為驅(qū)動的智能化處理思路以及多模信息融合思想可以較好滿足道路養(yǎng)護(hù)需求。

目前基于人工智能技術(shù)的路面缺陷檢測系統(tǒng)正處于高速發(fā)展階段，我國應(yīng)當(dāng)充分借鑒國外的研究成果，立足我國現(xiàn)有國情，在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上，聯(lián)合高校、科研機(jī)構(gòu)、工業(yè)部門以及應(yīng)用行業(yè)，發(fā)揮各自優(yōu)勢資源，在需求牽引下攻克難點(diǎn)，揚(yáng)長避短開辟更為廣闊的研究與應(yīng)用空間。

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第一作者：易鈺程（1985—），男，講師，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橹悄苄盘柼幚?，多模信息融合，通信與雷達(dá)系統(tǒng)。E-mail：ycyi@ecjtu.edu.cn。

通信作者：朱路（1976— ），男，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)、圖像處理、信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、以及深度學(xué)習(xí)等。E-mail：lzhu@ecjtu.edu.cn。

（責(zé)任編輯：吳海燕）