计算机视觉在道路成像和坑洞检测中的应用研究综述

针对道路坑洞的自动检测和道路状况的客观评估问题,对计算机视觉技术在道路坑洞检测中的应用研究成果进行了全面综述。通常采用摄像机和各类深度传感器获取二维、三维道路数据实现道路成像,并基于计算机视觉技术开展坑洞检测,主要检测算法包括经典二维图像处理、三维点云建模与分割、深度学习及其混合方法,其中混合方法利用各类算法的优势,可大幅提高检测的准确性。然而,现有算法在坑洞检测领域取得良好效果的同时依然面临道路几何重建鲁棒性有待提升、算法复杂度高、模型效果高度依赖大规模良好标注数据集等诸多挑战,故未来应更多关注无监督的立体匹配算法及少样本的深度学习算法。