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公路养护施工工程技术创新研究
Research on Technological Innovation in Highway Maintenance and Construction Engineering

（一）路面病害识别与管理系统架构研究
既有城市道路养护是一个日常养护管理行为，具有长期性和重复性的特点。
为了将日常发现的道路病害处治与对道路养护企业的考核结合起来，使道路养护

主管部门的考核管理工作有据可依，病害养护全过程可追溯，设计养护管理 APP
与城市道路路面病害可视化养护管理系统的多种功能。养护管理 APP 与城市道
路路面病害可视化养护管理系统主要包括一张图、人工巡查、智能巡查、质量检测、
养护管理、巡查报告、考核管理等功能。采用云服务的方式架构整个网络的上传

和浏览需求，云端部署各个应用服务器，包含数据仓库服务器、智能图像分析服
务器、FTP 文件服务器、软件应用服务器，各个服务器之间采取 VPC 专有网络，
二层隔离更安全，同时具备更为强大的网络管理能力。PC 端的 Web（包括大屏）
和移动端的手机 APP 均可访问软件系统功能和视频直播服务。

（二）基于卷积神经网络的路面病害识别技术研究
1. 路面病害智能识别方法
近年来，基于图像识别技术逐渐融入工程领域，用于病害检测。Zhang 等提
出了基于深度卷积神经网络的道路裂缝检测系统，使用了整流线性单元（ReLU）

作为激活函数，提高模型在训练时收敛的速度；Jiang 等采用无人机实时获取裂
缝图像并进行识别，同时获取裂缝的宽度值。本文提出采用卷积神经网络智能检
测算法，并将其嵌入监控中心图像识别代码中，凭借智能巡检车安装的摄像机采
集城市道路视频，视频抽帧后以有线 / 无线网络，把数据、图片实时传输到监控

中心，监控中心的服务器利用训练的深度学习算法，实时对图片进行识别，并把
结果保存到数据库中。通过信息化平台灵活使用巡检检测数据，实现城市道路路
面病害巡查 GIS 可视化、上报、派单、审核、验收、考核全流程闭合管理功能。
2. 基于卷积神经网络图片识别

在道路病害领域，最早应用图像识别技术的是道路质量检测领域的路面损坏
状况指数指标检测。其通过在机动车上搭载专业摄像机对路面进行垂直拍摄，在
采集好路面图像之后通过专业软件以人机交互的方式对视频进行处理，不仅可以
实现道路病害的定性识别，还可以将路面病害进行定量，为道路质量评价提供依

据。作为一种质量检测指标，其量化的准确性要求较高，且每次都只能垂直拍摄
1 根车道，检测效率较低，假如要覆盖所有车道，则检测成本上升。路面病害识
别流程主要由 4 步构成，分别为路面图像采集、路面图像预处理、路面病害特征

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