研究背景与战略意义

  交通检测场景复杂，传统路面病害识别方案存在识别精度低、效率差等问题，难以满足道路养护精准化、高效化需求。嵌入式人工智能算法迁移技术的研究，能够破解复杂场景下路面病害检测难题，为道路养护提供精准数据支撑，对保障道路通行安全、延长道路使用寿命、降低养护成本具有重要战略价值。

核心研究内容与技术路径

  针对沥青路面病害形态复杂、环境干扰多、病害重叠、边界难区分等问题，构建大量病害样本数据，基于 YOLO 算法研发专用路面病害检测与识别算法，解决漏检率高、IOU 低、准确率低问题，实现横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝和修补 4 项病害智能检测。针对大样本训练的 AI 算法网络层数多、参数规模大、内存消耗高，难以嵌入边缘计算装备的问题，采用知识蒸馏模型压缩技术，减少模型参数、降低存储与算力消耗，同时保持高精度。基于深度学习主板，安装 Linux 系统、硬件驱动及软件依赖，搭建开发环境并配置外围设备驱动，研发具有边缘计算能力的轻量化巡检装备。针对沥青路面等级与数据采集装备差异导致模型迁移准确率低的问题，探索多源领域知识迁移方法，提出动态跨域蒸馏深度迁移算法，缓解跨场景（高等级公路与低等级公路）负迁移问题。

已取得的研究成果与优势

  成功研发沥青路面 4 项主要病害专用检测算法，有效提升识别精度与效率；通过知识蒸馏技术实现模型高效压缩，突破边缘设备部署瓶颈；研发的轻量化巡检装备具备独立边缘计算能力；提出的动态跨域蒸馏算法有效解决模型跨场景迁移难题，形成了从算法研发到装备落地的完整技术链条，在路面病害检测领域技术优势显著。

成果转化与应用

  相关算法与轻量化巡检装备可直接应用于道路养护检测工作，为养护部门提供精准的病害检测数据，助力制定科学养护方案，提升道路养护效率与质量，目前已具备实际场景应用条件，可推动道路检测行业向智能化、精准化转型。