为响应国家创新驱动发展战略，聚焦智慧交通领域，致力于通过前沿科技手段解决城市交通痛点，提升出行效率与安全性，7月10日-7月31日，长安大学赴陕西西安“道路卫士·交通先行”暑期社会实践队开展主题专业实践，在历经一个月的研究与实践后，取得了阶段性成果，为智慧道路病害检测提供了新的解决方案。
一、实践背景与内容介绍
随着城市化进程的加快，交通拥堵、事故频发等问题日益凸显，给城市管理与居民出行带来了巨大挑战。传统的交通管理方式，在面对日益复杂的交通环境和多样化的道路病害时，显得力不从心。基于此难题，实践队策划开展专题实践，旨在通过科技的力量推动智慧交通的发展。
在指导老师杨旭教授的悉心指导下，团队集思广益，整合了无人机巡检、雷达检测、深度学习识别、人工智能规划路径等先进技术手段，形成了一套全面、高效、智能的道路病害检测方案。无人机巡检技术利用高空视角和快速响应能力，对道路进行全方位、无死角的拍摄与扫描，精准捕捉道路表面的细微病害；雷达检测技术则深入道路内部，通过雷达图像发现隐蔽的空洞病害，为道路维护提供深度信息；深度学习识别技术基于大量病害数据训练模型，实现对病害类型的自动分类与严重程度评估；而人工智能规划路径技术则根据病害分布与严重程度，智能优化治理路径，提升治理效率与质量。
通过先进检测设备与先进检测算法的创新应用与研究，不仅突破了传统道路病害检测的局限，更在智慧交通领域迈出了坚实的一步。团队成员们不断探索和实践，为现代城市的交通管理提供了新思路、新方法，为构建安全、高效、便捷的智慧城市交通环境贡献着自己的力量。
二、实践成果与技术创新
在实践启动之初，团队首先选定长安大学校园内的几条道路作为数据采集的起点，利用无人机对校园周边道路进行了细致的巡检，拍摄记录了道路病害的相关数据。随后，团队将调研范围扩展至西安郊区，并在当地区域范围内厂区中发现了几条因长期承受大卡车送货而导致大面积严重病害的路段。团队借助雷达检测设备，在病害路段采集了丰富的道路病害数据，涵盖了车辙、坑槽、裂缝以及道路内部空洞等多种病害类型，为后续研究的顺利推进奠定了坚实的数据基础。
团队利用无人机技术搭载高清摄像和激光雷达设备，对道路进行全方位的空中拍摄与扫描。无人机不受地面交通限制，能够快速高效地覆盖广阔区域，精准捕捉道路表面的细微变化。通过设备采集的高清图像和点云数据，实现对道路病害的初步筛查与定位，为后续的道路坑槽重建、裂缝路径规划、车辙与平整度三维检测工作提供有力支持。
数据采集与处理
在后续阶段，团队成员携手共进，充分运用所学的人工智能、深度学习、点云处理以及道路工程领域的专业知识，取得了令人瞩目的研究成果。研究主要聚焦于四大核心模块：道路车辙与平整度检测、道路内部病害检测、道路坑槽检测与三维重建模块、道路裂缝修补路径规划。这四大模块的协同工作，共同推动了研究的深入发展，取得了显著成效。
1.沥青路面车辙和平整度检测
道路车辙与平整度检测：针对初始点云数据进行坐标旋转、点云去噪、车道划分。然后提取出断面点云数据，并进行去噪处理，将去噪后的断面点云进行曲线拟合。构造虚拟包络线算法计算车辙深度，并实测数据进行对比。本模块所实现的车辙检测误差在10%左右，平整度检测误差在12%左右。
2.道路内部病害检测平整度检测
为了深入探测道路内部的潜在病害，团队采用了雷达检测模块。该模块利用探地雷达技术，向道路内部发射高频电磁波，通过接收反射回来的信号，构建道路内部的剖面图像。这一模块能够准确识别道路内部的空洞、裂缝等隐蔽病害，为道路维护提供精确的地下结构信息，确保病害的早发现、早处理。
雷达数据采集
通过图像数据采集、探地雷达数据预处理、统一图像分辨率和图像数据增强等步骤之后构建图像数据集，并进行标注工作，然后基于YOLOv5实现对道路内部空洞目标检测。
3.道路坑槽检测与三维重建模块
在获取到道路病害的图像数据后，团队运用深度学习识别模块对这些数据进行智能化分析。进行坑槽场景的深度图估计，输出各坑槽图像的深度图。
该模块基于卷积神经网络等先进算法，对病害图像进行自动分类与识别，准确区分坑槽、裂缝等不同类型的病害。同时，该模块还能对病害，特别是坑槽的严重程度进行评估，为后续的治理决策提供科学依据。
4.道路裂缝修补规划路径
为了提升道路病害治理的效率与质量，团队创新性地引入了人工智能规划路径模块。通过对收集的道路裂缝图片使用两步卷积神经网络的自动化路面裂缝检测与分割得到二值化裂缝图像，使用Hilditch骨架细化算法对裂缝进行骨架提取得到单像素宽度的曲线。
灌缝过程
该模块结合道路病害的分布情况与严重程度，运用粒子群算法、蚁群算法、2-opt算法等智能优化技术，自动规划出最优的裂缝病害治理路径。这不仅能够大大减少人力成本与时间消耗，还能确保裂缝病害治理工作的高效有序进行，为智慧交通的发展贡献科技力量。
三、展望未来
下一步，团队将继续秉承“科技引领、创新驱动”的发展理念，不断深化在智慧交通领域的研究与实践。同时，团队将积极寻求与政府、企业等各方的合作机会，共同推动智慧交通技术的产业化进程，持续关注行业动态与前沿技术发展趋势，不断优化与创新自身技术体系，为智慧道路病害检测的未来发展注入新的活力与动力。
（供图：李治岭 审核：曾晓阳 网络编辑：李玟）
