Page 214 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

Research on Slope Survey and Design of Mountainous Highways
山区高速公路边坡勘察设计研究

五、图像识别与缺陷检测的挑战与对策

在山区公路巡检应用中，图像识别与缺陷检测技术虽发挥重要作用，但也面
临诸多挑战。

图像质量方面，山区天气多变，在强光直射下，约 20% 的图像会出现过曝
现象，导致关键病害细节丢失；在阴天或夜晚，因光线不足，图像模糊问题出现
概率达 30%。此外，山区沙尘、雾气干扰严重，约 15% 的图像会产生噪声和畸变，

严重影响后续分析。
算法精度有待提升。山区公路病害种类繁多，初期病害特征不明显，算法误
判率高达 25%；复杂病害如多种病害叠加时，识别准确率仅为 60%。现有算法
难以准确识别和分类所有病害，导致部分病害无法及时发现和处理。
计算资源上，图像识别与缺陷检测需处理大量数据和复杂算法运算。若采用

现场实时处理，便携式设备计算能力仅能满足约 30% 的处理需求；若传输至远
程服务器，受山区网络传输不稳定影响，数据传输延迟率达 40%，严重影响检测
及时性。

针对这些挑战，需采取有效对策。为提高图像质量，采用具有自动调光、防
抖功能的 5000 万像素高清摄像头，并配备偏振滤镜，可减少约 80% 的环境干扰。
在图像预处理环节，运用基于深度学习的图像去雾、去噪算法，可将图像清晰度
和对比度提升约 70%。
提升算法精度，一方面优化现有算法，引入多尺度特征融合和上下文信息约

束，使算法对复杂病害的适应性提高约 40%；另一方面，收集不同环境下的病害
样本 20000 余张，对算法进行持续训练和更新，使算法泛化能力提升约 35%。
解决计算资源问题，采用边缘计算与云计算相结合方式。在现场利用边缘计

算设备对图像进行初步处理和特征提取，可减少约 70% 的数据传输量；然后将
关键数据传输至云计算平台进行深度分析和处理，充分利用云计算强大计算能力，
确保检测及时性提高约 80%。

六、图像识别与缺陷检测的发展趋势与前景

展望未来，图像识别与缺陷检测技术在山区公路巡检中前景广阔。
技术创新方面，新型传感器不断涌现。如低照度图像传感器，在光线较暗的

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