基于凹性特征测度的车辙检测方法与实现文献综述

随着交通基础设施建设的快速发展，路面病害的检测和维护成为了道路交通安全和效率的关键。

车辙作为一种常见的路面病害，对行车安全和舒适性带来了严重威胁。

传统的车辙检测方法依赖人工测量，效率低下且成本高昂。

近年来，基于机器视觉的车辙检测技术取得了显著进展，其中，利用路面图像的凹性特征进行车辙检测成为了一种新的有效手段。

本文首先介绍了车辙的概念、危害以及传统检测方法，接着概述了国内外基于机器视觉的车辙检测研究现状，重点分析了基于凹性特征测度的车辙检测方法，并对不同方法的优缺点进行了比较。

最后，对基于凹性特征测度的车辙检测方法的未来发展趋势进行了展望。

关键词：车辙检测；凹性特征；机器视觉；图像处理；深度学习

#1.1车辙的定义及危害
车辙是指车辆在路面反复碾压下，导致路面出现纵向凹陷的现象。

沥青路面和水泥路面都容易出现车辙，尤其在高温、重载交通情况下更容易发生。

车辙的存在会严重影响行车安全和舒适性，主要体现在以下几个方面：
降低行车稳定性:车辙会改变车辆的行驶轨迹，降低车辆的操控稳定性，尤其在雨天积水的情况下，更容易发生侧滑甚至翻车事故。