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底特律城市道路评估 1：道路裂缝检测（请参阅第1部分） 道路损坏状况主要基于人员和一些检测机的视觉观察。 对于第一个，即由人员检查状况，它需要经验丰富的道路管理人员，而且非常昂贵。 此外，通过视觉观察，我们无法进行一致的检查，因为该区域中的某些区域可能会被忽略。 换句话说，基于大规模检查的许多测量系统应运而生。 但是，进行这样的全面检查非常昂贵，特别是对于缺少所需财政资源的小型市政当局而言。 因此，基于上述问题，通过结合图像处理技术和传统的摄像机记录，已经提出了一些方法来开发一种用于分析道路特性的方法。 例如，先前的研究提出了一种使用图像处理技术的路面裂缝检测方法和一种基于朴素贝叶斯的机器学习方法[2]。 近年来，使用深度神经网络已成为分析路面损伤的一种可能方法[16]。 但是，那些道路损坏检测方法仅着眼于确定损坏的存在。 了解裂纹的位置和裂纹的类型非常有必要。 这些信息可以帮助我们更

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