在高速公路与城市道路的日常运营中，沥青路面长期承受重载交通与自然环境的双重考验，裂缝、龟裂、坑槽、松散等病害时有发生。若不及时处置，微小病害可能直接威胁行车安全。然而，当前传统人工检测方式存在明显短板，不仅耗时费力、检测人员判断标准不一、漏检误判频发，且进口自动化检测设备成本高昂，难以实现规模化普及。因此，行业迫切需要一套低成本、高效率、高精度的智能检测方案。
针对这些痛点，建工检测自主研发了基于深度学习的沥青路面病害智能识别技术，为公路全生命周期管养提供“定性+定量”的精准数字化支撑。
建工检测多功能检测车
在数据基础层面，研发团队依托多功能检测车，采集了覆盖多等级道路、多天气环境下的近8000公里路面图像，涵盖八种常见病害类型。所有图像由专业人员规范标注，并通过数据增强技术解决样本不均衡问题，为模型训练夯实数据根基。在核心算法上，团队对业界领先的YOLO目标检测框架进行针对性改进，使模型的平均识别精度提升至85.1%，综合识别准确率达到88.6%，较主流算法高出8个百分点以上。值得一提的是，算法实现对病害的像素级精准分割，能够直接输出病害的实际面积、位置等量化参数，分割精度较同类算法提升6%-7%，且保持实时处理速度。
用一线工程师的话说：“以前靠尺子量、凭经验估，现在系统自动框出病害、算出面积，连细微裂缝都看得清清楚楚。”这套系统将传统人工检测从“模糊定性”升级为“精准定量”，彻底改变了以往“看不清、算不准”的被动局面。
目前，整套检测流程已实现全环节标准化、智能化闭环。路面图像采集、智能拼接、AI自动识别、人工复核、报表输出一气呵成。作业时，多功能检测车以30-100km/h的行进速度同步采集路面影像。AI模型秒级输出病害分类与量化结果，检测人员通过可视化界面实时核对，最终一键生成包含路面破损率、路面状况指数等核心指标的规范报表。
这一自主创新成果应用成效显著：整体检测周期缩短80%以上，单日筛查里程达数百公里，一线人力得到有效释放；统一算法标准消除了人为主观偏差，综合识别准确率超90%；病害类型、位置、面积等数据全程数字化留存，可追溯、可复核，为科学养护决策提供了可靠依据。此外，该技术成本集约可控，有效推动智能化检测覆盖更广泛的道路应用场景。
坚持科创赋能，智筑平安公路。未来，建工检测将持续深化技术创新与场景落地，加快构建“检测—评估—决策—跟踪”全链条闭环管理体系，持续提升公路管养服务能力，以硬核科技创新守护每一条公路通行生命线。(文轩 文/图)
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