城市道路地面缺陷检测
随着城市化进程加速和交通运输需求显著增加，道路基础设施的维护和管理已成为城市管理的核心组成部分。城市道路在长期使用 过程中不可避免地会出现各种缺陷，如裂缝、坑洞、路面破损等。这些缺陷不仅严重影响行车安全，还会增加车辆磨损和维修成本，同时降低道路使用寿命。
传统的路面缺陷检测方法主要依靠人工巡检，这种方式存在以下明显缺陷：
因此，需一种快速、准确、高效的自动化路面缺陷检测技术，以提升城市道路维护管理水平。基于深度学习的计算机视觉技术为 解决此类问题提供了全新思路，特别是图像分割技术在识别复杂路面缺陷方面展现出巨大潜力。
技术方案
基于U2Net的路面缺陷分割架构，选择U2Net作为基础模型架构，主要基于以下优势：
嵌套U型结构设计，具有强大的多尺度特征提取能力 轻量级网络设计，适合边缘设备部署，适合精细缺陷检测
基于改进U2Net的城市路面缺陷检测方案，通过创新的网络结构设计和优化的训练策略，有效解决了传统路面缺陷检测中的精度低、效率差等问题。实验结果表明，该方案在各类路面缺陷检测中表现优异，具有良好的实用价值。
将为城市道路维护管理提供强有力的技术支持，推动智慧城市建设，提升城市道路安全水平和市民出行体验。
