卷积神经网络在路面裂缝检测中的研究进展与应用

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道路裂缝作为极具代表性的道路病害之一，不仅会加速路面结构性能的衰减，更会增加道路养护成本[1]。世界道路协会（PIARC）相关研究表明，裂缝类病害导致的维护支出占年度道路预算的 32%～45% ，且延迟修复将缩短路面使用寿命 >40%[2] 。传统检测方法存在两个缺陷：人工巡检效率低下（每人日均检测 ⩽5km[3] ）；基于边缘检测的算法在复杂光照下误检率 >35% ，难以满足智能化养护需求[4-5]。（剩余7800字）

试读结束

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