引言：公路作为现代化综合交通运输体系的重要组成部分，其对国民经济发展起到重要的促进作用。随着我国社会经济的快速发展，公路建设事业得到迅猛发展，并逐步形成完善的公路交通运输网络体系。但在公路网运行过程中，公路路面病害问题日益突出，如何做好病害检测及有效防治工作，成为当前公路项目管理应关注的一个重要内容。在推进公路路面病害检测及防治时，公路单位应注重加强数字化、智能化技术应用，结合智能化检测技术应用，进一步提升公路路面病害检测及防治质量，助力公路运营长远发展。

1公路路面病害图像数据集构建

1.1路面病害类型及特征分析

结合《公路技术状况评定标准》（JTG5210-2018）中的描述来看，公路路面按照材料组成可划分为沥青路面、水泥混凝土路面两大类。

公路在实际运营过程中由于受自然环境、行车荷载、材料缺陷等诸多因素的影响，会导致其路面结构和功能性受损问题，进而出现各种各样的病害类型，造成公路路面的承载能力、服务能力大幅度下降^[1]。

关于公路路面病害及特征，具体如表1所示：

表1 路面病害类型及特征描述

1.2路面病害图像获取及预处理

在公路路面病害图像数据集构建时，工作人员应做好路面病害图像获取及处理的工作，为后续路面病害分析及处置提供相应的参考依据。

1.2.1数据获取

路面病害图像数据获取时，工作人员借助智能化检测技术应用对路面情况进行监测，并获取相应的数据信息为后续病害分析判断提供参考依据。这一过程中，道路检测技术人员通过应用智能传感器、高清摄像头获取现场数据，并将其上传到公路路面病害管理系统^[2]。

1.2.2数据预处理

在获取数据之后工作人员应做好数据预处理，为后续数据信息的深层次应用奠定坚实基础。数据预处理工作开展时：①数据清洗与筛选。这一过程中，通过应用深度学习模型训练，获取高质量数据信息；②对收集到的数据信息进行数据格式规范化处理，将图像统一为一种格式，便于数据的存储及后续应用；③做好数据归档，建立起有效的样本数据集^[3]。

1.3路面病害检测

路面病害检测工作开展时，工作人员通过训练、测试模型实现对多种路面病害类型的分析及判断。在路面病害检测数据集构建时工作人员设置images、ImageSets、Annotations负责数据存储。关于路面病害检测的具体流程为：数据标注→数据扩增→数据统计分析→病害分析判断→结果输出。路面病害检测分析过程中工作人员应把握病害的实际情况，为路面病害的科学防治提供参考依据。

2 路面病害智能化检测技术实践平台构建

针对路面病害智能化检测技术的实践应用，本次研究结合天津地区的实际情况，借助智能化检测实践平台构建，发挥技术赋能优势，以提升公路路面检测工作开展效果及质量，为后续病害防治提供依据。

2.1智能检测管理平台构建

针对路面病害开展智能化检测与识别，本次研究建立起的智能检测管理平台可以将采集的路面病害影像数据、路面病害检测算法与路面病害分割算法得出的病害结果图和病害数据信息存储到后台数据库，实现数据信息的分类、存储及管理目标。关于本次研究的智能检测管理平台建立如下：①开发框架。开发框架包括前端和后端两个部分，前端框架有Vue、Vue router、Vuex和Axios；后端框架包括Spring Boot和MyBatis-plus；②需求分析与设计。在平台需求及设计上，公路路面病害智能检测管理平台需要具备路面病害数据采集信息的可视化展示功能、路面病害检测算法结果可视化展示、输出可视化结果图及相关数据信息存储和管理功能。③在数据采集时，采集数据主要包括采集时间、采集地点、图片数据量及图片尺寸等。数据检测时，则针对时间、图片名称、病害类别、坐标时间等做好针对性检测分析。

2.2公路路面病害检测模型应用

在公路路面病害检测时，结合天津地区的实际情况应用智能检测管理平台进行病害检测处置。这一过程中，本次研究通过建立起YOLOv5算法路面病害检测模型，联系智能检测平台获取的公路路面病害数据开展病害分析，并为后续病害处置提供指引。公路路面病害检测模型应用时：①把握YOLOv5算法应用优越性，注重提取公路路面病害关键特征值，保证模型具有较强的泛化能力；②推进YOLOv5模型性能改进及优化^[4]。在本次研究中，联系注意力模块、模型轻量化设计、数据采样机制等方法应用，对传统YOLOv5模型进行针对性优化，以有效应对复杂背景环境下的路面病害分析；③重视发挥模型的指导作用，借助模型的分析功能明确公路路面病害问题的成因，针对性把握病害防治的有效方法及对策，提升病害防控质量。通过加强公路路面病害模型的构建及应用，切实、有效地提升公路路面病害防治质量，促进公路路面养护工作得到高质量开展。

2.3智能化检测技术实践平台应用效果

智能化检测技术应用于公路路面病害检测过程中，其应用效果表现为：①病害检测。在病害检测层面，通过应用智能检测平台实现对路面病害图像数据的搜集、整理、分析，并把握病害关键点，生成病害检测报告，为后续病害的有效处置提供参考及指引。同时，在病害检测时借助智能化检测技术实现病害全面评估分析目标，提升病害检测的针对性和全面性；②病害分割。本次研究中通过设计病害分割子模块，并结合病害分割算法技术应用，实现路面病害图像分割结果可视化展示目标，能够更加直观地反馈出路面病害的情况，并借助路面病害分割结果为病害防治提供参考及依据；③优化公路路面病害管理工作。在本次研究中通过设计智能化管理实践平台，通过优化用户管理模块，用户可以更加有效地开展公路路面病害数据的管理及分析。这一过程中，用户通过登录系统可以对公路路面病害数据进行及时管理，并根据实际需要做好数据添加、删减的工作。针对公路路面病害管理，通过融入病害智能化检测技术手段，发挥技术赋能优势，以公路路面病害数据信息的搜集、整理为依托，并通过智能化评估分析方式，把握病害管理工作开展的要点，确保病害管理工作开展的针对性、有效性。

结束语：

综上所述，公路路面病害是路面及时养护及修复工作开展的关键，为确保公路路面病害管理的针对性、有效性，路面管理工作应加强智能化技术应用，实现路面病害数据信息的及时搜集获取目标，推动路面病害管理工作从经验驱动向数据驱动方向转变，进一步提升路面病害检测及管理质量。基于此，公路路面病害管理工作开展应加强智能化检测技术应用，充分发挥技术应用优势，有针对性地提升路面病害管理及病害防治质量，促进公路运输行业长远可持续发展。

参考文献：

[1]贾晨.基于多模态特征融合的公路路面病害检测方法[J].现代信息科技,2026,10 (12):37-41.

[2]张祝.高速公路路面病害智能检测技术与养护工艺[J].汽车画刊,2026, (5):188-190.

[3]李敏杰,陈杰,黄乐乐,邵湘.智能养护时代的AI智检——公路路面病害的科学检测[J].交通建设与管理,2021, (5):94-95.

[4]余俊,吴海军,王武斌,张宗堂.基于深度学习的公路路面病害智能化检测系统[J].公路工程,2022,47 (5):71-77.