DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.10.003
基金项目：国家自然科学基金项目（51208044）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（310825163408）
作 者：程森豪 ，张志峰 ，马 宁 （长安大学公路养护装备国家工程研究中心，陕西 西安 710064）
摘 要：路面裂缝检测与识别是实现道路养护自动化和智能化的重要技术手段，可以为公路养护决策制定及养护工程实施提供准确全面的信息支撑，对实现路面裂缝的及时高效修复具有非常重要的意义。文章综述了路面裂缝检测与识别技术的研究进展，从图像预处理、图像分割、图像后处理等传统图像处理方法以及基于深度学习的图像分类、目标检测和语义分割等方面详细分析了路面裂缝图像的处理技术，概述了路面裂缝数据集以及构建路面裂缝数据集的方法，并对路面裂缝检测与识别技术的发展趋势进行了展望，可为相关研究人员提供参考。为了进一步提高路面裂缝检测的准确率、稳定性及效率，应构建更大规模的高质量数据集，并结合多尺度、多源数据融合技术全面客观地评估检测算法性能，实现更高效、更准确的智能路面管理。
关键词：路面裂缝；裂缝检测；裂缝图像；裂缝识别；深度学习
引文信息：[1]程森豪，张志峰，马宁.路面裂缝图像处理技术综述[J].南方农机，2024，55(10)：11-15+20.
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