无人机道路病害监测-AI裂缝识别系统

我国公路基础设施网络规模居世界前列，截至2021年底，我国公路总里程达到528万公里，国家高速公路已建成11.7万公里，普通国道通车里程25.77万公里。

随着道路基础设施的不断布局与完善，对于道路的后期养护十分必要。裂缝作为道路常见的病害，是道路各种病害的先期表现，自然灾害、车辆碾压、温度变化等都可导致裂缝出现，裂缝会使得道路的承载能力变弱、蔓延至整个表面，甚至导致结构坍塌，所以对于裂缝的处理尤为重要。及时发现并采取有效的措施补救可以保障车辆出行安全、延长道路的寿命。

但基于人力检测或路面检测车巡检费时费力，效率低，难以满足路面寿命快速评估的需求。可以使用无人机作为替代方案，基于无人机的路面裂缝识别系统图像处理算法与传统机器学习技术相结合，可以用于无人机裂缝识别检测。

数据采集，清洗与标注

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能，其实是部分替代人的认知功能。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。

要学习数据中的规律，就要假设数据是有正确答案的，很多数据是不存在所谓答案的，那么如果我们想让数据能有“规律”就要给数据标注。

数据标注为通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。 数据标注的过程是通过人工贴标的方式，为机器系统可供学习的样本。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。