在高速公路與城市道路的日常運營中，瀝青路面長期承受重載交通與自然環境的雙重考驗，裂縫、龜裂、坑槽、鬆散等病害時有發生。若不及時處置，微小病害可能直接威脅行車安全。然而，當前傳統人工檢測方式存在明顯短板，不僅耗時費力、檢測人員判斷標准不一、漏檢誤判頻發，且進口自動化檢測設備成本高昂，難以實現規模化普及。因此，行業迫切需要一套低成本、高效率、高精度的智能檢測方案。

針對這些痛點，建工檢測自主研發了基於深度學習的瀝青路面病害智能識別技術，為公路全生命周期管養提供“定性+定量”的精准數字化支撐。

建工檢測多功能檢測車

在數據基礎層面，研發團隊依托多功能檢測車，採集了覆蓋多等級道路、多天氣環境下的近8000公裡路面圖像，涵蓋八種常見病害類型。所有圖像由專業人員規范標注，並通過數據增強技術解決樣本不均衡問題，為模型訓練夯實數據根基。在核心算法上，團隊對業界領先的YOLO目標檢測框架進行針對性改進，使模型的平均識別精度提升至85.1%，綜合識別准確率達到88.6%，較主流算法高出8個百分點以上。值得一提的是，算法實現對病害的像素級精准分割，能夠直接輸出病害的實際面積、位置等量化參數，分割精度較同類算法提升6%-7%，且保持實時處理速度。

用一線工程師的話說：“以前靠尺子量、憑經驗估，現在系統自動框出病害、算出面積，連細微裂縫都看得清清楚楚。”這套系統將傳統人工檢測從“模糊定性”升級為“精准定量”，徹底改變了以往“看不清、算不准”的被動局面。

目前，整套檢測流程已實現全環節標准化、智能化閉環。路面圖像採集、智能拼接、AI自動識別、人工復核、報表輸出一氣呵成。作業時，多功能檢測車以30-100km/h的行進速度同步採集路面影像。AI模型秒級輸出病害分類與量化結果，檢測人員通過可視化界面實時核對，最終一鍵生成包含路面破損率、路面狀況指數等核心指標的規范報表。

這一自主創新成果應用成效顯著：整體檢測周期縮短80%以上，單日篩查裡程達數百公裡，一線人力得到有效釋放﹔統一算法標准消除了人為主觀偏差，綜合識別准確率超90%﹔病害類型、位置、面積等數據全程數字化留存，可追溯、可復核，為科學養護決策提供了可靠依據。此外，該技術成本集約可控，有效推動智能化檢測覆蓋更廣泛的道路應用場景。

堅持科創賦能，智筑平安公路。未來，建工檢測將持續深化技術創新與場景落地，加快構建“檢測—評估—決策—跟蹤”全鏈條閉環管理體系，持續提升公路管養服務能力，以硬核科技創新守護每一條公路通行生命線。（文軒 文/圖）