介绍
为了满足工业化和城市化的发展要求，国家每年都会在基础设施建设中投入大量资金。目前我国公路总里程已超过500万公里，步入世界领先行列；近年来高速公路总里程也达到15万公里，已超过美国位居世界第一。与此同时，公路的建设方向进入了运营养护阶段，公路的养护支出逐年增长；2018年收费公路养护支出589.3亿元；2019年为825.9亿元，增长率为：40.1%。
与此同时，国家和地方政府对路面灾害检测也逐步重视， 2020年8月《交通运输部关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》智慧公路提出要“推动农村公路建设、管理、养护、运行一体的综合性管理服务平台建设”。为解决传统路况检测方式存在的检测效率不高、评定主观性强、数据可靠性和可追溯性不足等问题，适应农村公路高质量发展要求，2021年12月交通运输部、财政部联合印发了《关于进一步加强农村公路技术状况检测评定工作的通知》，指出至2022年，农村公路路面自动化检测比例达到40%以上；路面技术状况数据源应包含路面损坏和路面平整度的检测明细数据、道路景观图像、空间定位信息等内容；路况检评数据的保存期限不少于5年；深化检测评定数据在养护决策、养护计划、预算安排、绩效考核等方面的应用。
传统巡查VS数字智能化巡检
传统的路害巡查，主要分为日常车巡，人工步查，以及年度整体检查，可以比较明显的发现，整个检测巡查过程中，都是以人为基础的判断标注，容易存在主观粗放，容易漏检，难以回溯等问题，而人工步查，则也存在上述问题，同时整体效率较低。道路安全急需数字化手段进行。
启用数字智能化巡检具备以下优势：
1.积累养护大数据，基于大数据决策，可以有效提升养护资金使用效率
2.可以及时有效进行数字巡检，可以掌握最新的路面信息，开展及时针对性的养护。
3.降低检测成本，无需人工检测或租赁特种检测车辆，普通巡检车辆搭载摄像头即可完成。大幅降低路面病害检测的成本，实现智能化的日常巡检。
4.支持多种路段检测，公路，高速等。检测结果可以平台化展示，回溯。
基本技术介绍
路害检测（Road Anomaly Detection）是指通过使用视觉和图像处理技术，对道路上的异常情况和损坏进行自动检测和识别的过程。这些异常情况包括道路表面的破损、裂缝、坑洞、沉降以及其他损坏或不正常的道路条件。
路害检测的目的是及时发现和识别道路上的异常状况，以便采取相应的维修和维护措施。通过使用图像采集设备（如摄像头或无人机），收集道路图像或视频，并应用计算机视觉算法来分析和处理这些图像数据，可以实现自动化的路害检测。
在路害检测中，常用的算法和技术包括：
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图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像配准等操作，以提高后续的处理效果。
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特征提取：通过分析图像的纹理、颜色、形状等特征，提取与路害相关的特征信息，用于后续的分类和识别。
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异常检测：利用机器学习算法或深度学习模型，对道路图像中的异常区域进行检测和标记。常见的方法包括基于统计的方法、基于像素级别的分割算法和基于深度学习的目标检测算法等。
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分类和识别：将检测到的异常区域进行分类和识别，判断它们属于哪种具体的路害类型，如坑洞、裂缝等。这通常涉及训练和使用分类器或卷积神经网络进行图像识别和分类。
目前精度识别相对较好的是基于深度学习的目标检测和分类算法，可以较好的进行不同类型的路害检测和识别。
具体进行模型训练和数据采集时候，还需要明确每个阶段的重点，分界点及明确的表达。
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数据采集质量：确保采集的道路图像或视频质量良好，包括适当的分辨率、光照条件、角度和视野范围。低质量的图像可能会导致误检或漏检。
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数据多样性：确保采集的数据集涵盖不同的道路类型、交通流量和气候条件。这样可以增加算法的鲁棒性，并能更好地适应各种环境。
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数据标注准确性：如果需要标注异常区域的数据集，确保标注的准确性和一致性。标注人员应该具备专业知识，能够正确识别并标注不同类型的路害。
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异常区域的定义和分类：定义清楚不同类型的路害，并制定准确的分类标准。确保标注和检测算法对于不同类型的路害有一致的理解。
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模型训练和验证：使用合适的数据集进行模型训练，并进行充分的验证和评估。验证数据集应包含各种路害情况，以确保模型的泛化能力和准确性。
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算法调优和性能优化：根据实际情况对算法进行调优和优化，以提高检测的准确性和效率。这可能包括调整算法的参数、网络结构和模型选择等。
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定期维护和更新：路害检测系统需要定期进行维护和更新，以适应道路条件的变化和技术的发展。这可能包括重新训练模型、更新数据集和优化算法等。
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结果验证和人工复核：检测到的路害结果应进行人工复核和验证，以确保准确性。复核人员应具备专业知识，能够判断检测结果的正确与否。
这样才能得到优质数据，高精度模型，以及更准确的上层指标，同时结合人工信息进行二次确认，可以不断训练迭代系统。
