摘要
本发明公开了一种基于图像识别的路面病害智能诊断方法，涉及路面病害诊断技术领域，在目标路面区域部署图像采集设备和路面监测传感器，以获取多源路面数据；对多源路面数据进行预处理，并进行特征提取，获得路面特征序列；基于深度学习算法结合路面特征序列学习不同病害类型的特征，构建病害识别分类模型，识别不同类型的路面病害。本发明通过高清摄像头和图像处理技术，能够快速、准确地识别裂缝、坑槽、车辙等多种病害类型，并且结合深度学习算法，可以自动提取病害特征，实现道路病害的高精度识别，显著提高病害检测效率，减少人工干预，为道路养护提供更及时、准确的数据支持。
