人工智能驱动下的道路裂缝检测系统设计与实现

作　　者： 张唯一；王世豪

摘　　要： 传统的检测方式主要依靠人工巡检或者基于机器视觉的半自动检测，检测效率低、抗干扰能力差、需要人工经验等都是其存在的问题。随着深度学习技术在计算机视觉上的突破，基于卷积神经网络的裂缝检测方法相比于传统方法具有更好的特征学习能力，但是该方法在复杂场景的适应性、实时性部署等方面仍然需要突破。基于此，文章首先阐述系统需求分析与总体架构设计，其次分析核心算法设计与模块实现，最后阐述系统测试验证与优化，以供参考。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-11