摘要
文章提出了一种基于人工智能模型对无人机航拍路面图像进行路面病害检测和特征提取的技术框架,并通过案例进行验证。该框架利用无人机采集路面图像并制定病害分类标准;针对航拍图像的高分辨率特性,采用融合切片推理的Yolov8目标检测模型,识别并标记病害区域和类型;应用Unet++语义分割模型对检测框内的病害区域进行像素级检测;通过坐标转换将掩码像素映射至大地坐标系,并利用边缘检测技术提取病害特征。通过在HighRPD数据集的验证表明,该框架在病害检测和语义分割上平均准确率分别为76%和81%,能有效识别无人机航拍图像中的路面病害,展现了人工智能和无人机相结合的技术框架在道路养护领域的应用潜力,对降低识别成本具有重要意义。
出处
《西部交通科技》
2025年第11期1-6,共6页
Western China Communications Science & Technology
基金
山西省交通道路设计数字化技术创新中心项目“基于人工智能的公路病害识别及道路智能设计关键技术研究应用”(编号:202104010911019)。
