行车记录仪识别道路病害的方法，主要依赖于现代科技手段，特别是图像处理技术和机器学习技术的结合。RGB3DS道路表观病害信息智慧检测系统创造性地完成了多源数据异构识别，在成为道路检测车理想伴侣的同时，可定制处理手机、行车记录仪数据，亦可定制处理无人机、智慧交通设施中的道路影像数据，依然输出标准化报表（可定制报表形式）。

一、技术基础

图像处理技术：

通过对行车记录仪拍摄的道路视频或图像进行处理，提取出道路表面的特征信息。分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，以识别出可能的道路病害，如裂缝、坑洼、车辙等。

机器学习技术：

利用机器学习算法，对大量的道路病害图像进行训练，构建出能够自动识别道路病害的模型。

该模型可以自动化地检测道路病害，并给出相应的分类和位置信息。

二、具体步骤

数据采集：

使用行车记录仪记录车辆行驶过程中的视频或图像数据。确保数据质量，包括清晰度、稳定性等，以便后续处理。

数据预处理：

对采集到的视频或图像进行裁剪、缩放、去噪等预处理操作，以提高后续处理的效率和准确性。

特征提取：利用图像处理技术，从预处理后的图像中提取出道路表面的特征信息。这些特征信息可能包括颜色、纹理、形状等多种类型。

病害识别：

将提取出的特征信息输入到已经训练好的机器学习模型中。模型根据输入的特征信息，自动判断是否存在道路病害，并给出相应的分类和位置信息。

结果输出：

将识别结果以可视化的形式展示出来，如标注出病害的位置和类型。同时，也可以将结果以报表的形式输出，供后续分析和处理使用。

三、技术优势

高效性：

自动化处理大大提高了道路病害的检测效率，减少了人工巡视的时间和成本。

准确性：

机器学习模型通过大量数据的训练，能够准确识别出道路病害的类型和位置。

实时性：

行车记录仪可以实时记录道路情况，为道路病害的及时发现和处理提供了可能。

四、注意事项

数据质量：

确保行车记录仪拍摄的视频或图像质量良好，以便后续处理和分析。

模型更新：

随着道路病害类型的不断变化和检测技术的不断发展，需要定期更新机器学习模型，以提高识别的准确性和效率。

RGB3DS道路表观病害信息智慧检测系统是公司基于计算机视觉及AI深度学习，自主研发的道路病害识别软件。核心功能在于智能识别照片/视频中的道路病害，进行病害种类定性、病害面积定量、匹配GPS定位信息，并报表化输出。在使用过程中，只要检测者上传道路检测车收集到的数据，便可经由系统病害库输出多种常见路面病害，可以说是道路检测车理想伴侣。用户还可通过定义病害来借助深度学习功能完善病害库。

相对人工目检来说，RGB3DS道路表观病害信息智慧检测系统在同等时间内既会完成病害标注，也可按照最新标准完成病害修补面积计算。实践表明，RGB3DS道路表观病害信息智慧检测系统可将路面病害检测工作的效率提高20倍以上，同时有效降低整体成本。可用于市政道路、高速公路、柏油马路等多种等级的路面，道路检测车采集信息时仅需正常速度行驶，不影响道路日常营运，采集到的影像数据均可用于病害识别。

RGB3DS道路表观病害信息智慧检测系统根据相关国标最新标准有关道路病害检测类别的具体界定设计算法，针对道路检测车数据，系统可识别图片（.jpg/ .jpeg/ .png）与视频（.mp4/ .mov）影像；影像处理速度最低120张/min（静态识别率96%以上）；输出报表中病害面积计算精度根据相关国标，数值可精确至毫米级。#拍照识别病害 #路面病害检测算法 #道路病害识别系统 #道路病害识别算法 #便携式公路病害检测 #路面病害智能检测