最佳道路损坏检测工具，实现高效维护

有效的道路损坏检测对于维护安全和耐用的基础设施至关重要。现代工具使用人工智能、激光雷达、红外传感器和高分辨率成像来高精度地识别裂缝、坑洼和表面变形。

1. FlyPix AI  

在 FlyPix AI，我们正在利用人工智能改变道路基础设施的监控和维护方式。我们的平台专门分析卫星图像、无人机数据和激光雷达，以提供精确、可操作的见解来检测和评估道路损坏情况。从裂缝、坑洼到结构磨损，FlyPix AI 都能实现高效监控，确保交通网络更安全、更可靠。

我们的无代码平台旨在简化复杂的地理空间分析，让用户无需技术专业知识即可轻松检测道路缺陷、跟踪随时间推移的恶化情况并识别高风险区域。这可以加快决策速度、进行主动维护并优化基础设施管理。

FlyPix AI 适应性强且可扩展，是各种应用的理想解决方案，包括高速公路维护、市政道路检查和大型交通项目。通过与现有 GIS 系统无缝集成，FlyPix AI 可在不中断的情况下增强工作流程，提供精确的物体检测和实时跟踪，从而提高道路安全性。

<!--Our competences--> 主要特点

• 人工智能分析： 先进的人工智能算法分析地理空间数据，以高精度检测和分类道路损坏。
• 无代码界面： 我们的用户友好型平台不需要任何编码专业知识，可供广泛的用户使用。
• 多源数据兼容性： FlyPix AI 支持各种数据格式，包括卫星图像、无人机镜头和激光雷达扫描。
• 可扩展性： 既适用于小规模的城市道路监控，也适用于大型的国家基础设施项目。

服务

• 自动检测和定位道路损坏（如坑洼、裂缝、侵蚀）
• 随时间变化的路面变化和异常检测
• 基础设施磨损和损坏的预测分析
• 针对特定道路监控需求的定制 AI 模型开发
• 生成热图以可视化易受损区域

联系信息：

• 网站： flypix.ai 
• 地址：Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Germany
• 电子邮件： info@flypix.ai 
• 电话号码：+49 6151 2776497
• LinkedIn： linkedin.com/company/flypix-ai 

2.RoadBotics

RoadBotics 是一种使用安装在车辆上的智能手机摄像头捕捉道路图像的系统，这些图像通过人工智能进行分析，以检测裂缝和坑洼等损坏。图像经过处理以评估路面状况，提供有关损坏类型和严重程度的数据。该系统旨在帮助市政当局或道路机构有效监控道路网络。

该工具将图像上传到云平台，机器学习算法会生成状况图和报告。它专注于二维图像中可见的表面损坏，这些损坏通常是在车辆定期巡逻期间收集的。这些数据有助于根据检测到的道路问题确定维护任务的优先级。

主要亮点：

• 使用智能手机摄像头进行道路成像。
• 应用人工智能识别裂缝和坑洼。
• 根据上传的数据生成条件图。
• 实时检测表面损坏。
• 专为大规模路网监控而设计。

优点：

• 利用智能手机等常见设备。
• 减少对专用硬件的需求。
• 提供易于解释的视觉地图。
• 扩大规模以覆盖广泛的道路网络。
• 通过云处理快速传递数据。

缺点：

• 仅限于表面损伤检测。
• 取决于图像质量和照明。
• 需要互联网进行云分析。
• 可能会忽略地下结构问题。
• 需要定期车辆巡逻以收集数据。

联系信息：

• 网站: michelin.com
• 地址：米其林北美总部，1 Parkway S，Greenville，SC 29615，美国
• 邮箱: info-mmi@michelin.com
• 脸书：facebook.com/MichelinUSA
• LinkedIn： linkedin.com/showcase/michelin-mobility-intelligence
• YouTube：youtube.com/@MichelinGlobal

[0317] 3.Pavemetrics LCMS-2

Pavemetrics LCMS-2 是一款基于激光的系统，可对路面进行 3D 扫描，以检测裂缝、坑洼和车辙等损坏情况。该系统使用安装在车辆上的高分辨率激光传感器来测量路面几何形状并识别不规则之处。工程公司或公路机构经常使用该工具对路面进行详细评估。

该系统可以高速采集数据，覆盖较长的路段而不会影响交通。它能够精确测量损坏的深度和宽度，并以 3D 剖面图的形式存储以供分析。所收集的数据可以与 GIS 系统集成，用于绘制地图和规划维修。

主要亮点：

• 采用激光扫描获取 3D 表面数据。
• 检测裂缝、坑洼和车辙。
• 在车速较高时捕获数据。
• 精确测量损坏的深度和宽度。
• 与 GIS 集成以进行地图绘制。

优点：

• 提供详细的 3D 路面轮廓。
• 可在长距离内有效工作。
• 提供准确的损伤测量。
• 不受光照条件影响。
• 支持与地图工具的集成。

缺点：

• 需要昂贵的激光设备。
• 仅限于车载部署。
• 初始设置和维护成本高。
• 数据处理可能非常耗时。
• 不适合小规模检查。

联系信息：

• 网站：pavemetrics.com 
• 地址：3425 rue Pierre-Ardouin，魁北克省（魁北克省），加拿大，G1P 0B3
• 电话：+1 418 210 3629
• LinkedIn： linkedin.com/company/pavemetrics-systems-inc- 
• YouTube：youtube.com/@RoboSenseLiDAR

4. YOLOv5（道路损坏变体）

YOLOv5 是一款开源物体检测模型，专门用于道路损坏检测，它使用深度学习来识别图像中的坑洼和裂缝等道路问题。它处理来自摄像头（通常安装在车辆或无人机上）的实时或预先录制的镜头，用边界框标记损坏情况。该系统可定制，广泛应用于研究或技术开发人员的自动道路监控。

该模型依赖于在 RDD2022 等数据集上训练的卷积神经网络，其中包括带注释的道路损坏图像。它运行速度快，可以分析帧以同时检测多种损坏类型。用户需要技术技能才能在特定硬件或平台上训练和部署它。

主要亮点：

• 使用深度学习进行损坏检测。
• 识别图像中的坑洼和裂缝。
• 实时或离线处理数据。
• 用边界框标记损坏情况。
• 可针对特定数据集进行定制。

优点：

• 一次检测多种损坏类型。
• 可快速处理以供实时使用。
• 开源且适应性广泛。
• 适用于各种相机输入。
• 随着训练数据的改进而扩展。

缺点：

• 需要技术专长才能实施。
• 依赖于质量训练数据集。
• 受相机分辨率和角度的限制。
• 可能会忽略细微的或表面下的损坏。
• 需要硬件进行部署。

联系信息：

• 网站： ultralytics.com
• 地址： 5001 Judicial Way，弗雷德里克，马里兰州 21703，美国
• 邮箱：hello@ultralytics.com
• 网址：x.com/ultralytics
• 领英: linkedin.com/company/ultralytics
• YouTube：youtube.com/ultralytics
• GitHub: github.com/ultralytics/yolov5

5.ARRB 鹰眼 2000

ARRB Hawkeye 2000 是一款车载系统，使用激光和摄像头检测道路损坏情况，包括裂缝、坑洼和路面破损。该系统在高速勘测过程中收集数据，结合二维成像和三维剖面测量路面状况。道路管理部门使用该工具进行全网评估。

该系统实时记录数据，随后进行处理以生成有关道路健康和维修需求的报告。它包括可视化损坏并与资产管理系统集成的软件。校准和维护是确保调查结果一致准确的必要条件。

主要亮点：

• 结合激光和摄像机进行检测。
• 在勘测中测量裂缝和坑洼。
• 在高速行驶时收集数据。
• 提供 2D 图像和 3D 轮廓。
• 用于大型道路网络分析。

优点：

• 快速覆盖道路，尽量减少干扰。
• 提供 2D 和 3D 数据输出。
• 与管理软件集成。
• 可靠，适合大规模评估。
• 记录详细的表面状况。

缺点：

• 昂贵的设备和安装成本。
• 需要经过培训的操作员才能使用。
• 仅限于车辆可通行的道路。
• 数据处理可能会延迟结果。
• 激光组件需要维护。

联系信息：

• 网站：arrbsystems.com
• 地址： 31 Hyllie Stationstorg 215 32, 马尔默
• 电话：+46 701 606 025
• 电子邮件: europe@arrbsystems.com
• YouTube：youtube.com/@arrbgroup
• LinkedIn: linkedin.com/company/arrbsystems
• YouTube：youtube.com/@arrbsystems7879
• 网址：x.com/ArrbSystems
• 脸书： .facebook.com/arrbsystems
• Instagram： instagram.com/arrbsystems

6. 道路扫描仪（IDS GeoRadar）

RoadScanner 是 IDS GeoRadar 开发的一款探地雷达 (GPR) 系统，可探测道路损坏情况，包括地下缺陷（如空洞或分层）以及表面裂缝。该系统利用雷达波穿透路面层，收集以正常速度行驶的车辆的数据。工程师或基础设施管理人员可使用该工具进行结构评估。

该系统生成地下图像和表面状况数据，通过分析这些数据可以识别肉眼无法看到的损坏。它需要专门的软件来解释雷达反射和地图发现。通常部署在交通繁忙的高速公路或城市道路上。

主要亮点：

• 使用 GPR 检测地下损坏。
• 识别路面上的裂缝和空隙。
• 以正常驾驶速度收集数据。
• 生成道路层图像。
• 专注于结构健康分析。

优点：

• 检测隐藏的地下问题。
• 运营期间不会中断交通。
• 提供详细的路面层数据。
• 对于结构完整性检查有用。
• 有效覆盖长路段。

缺点：

• 雷达设备成本高。
• 需要专业知识来分析数据。
• 仅限于雷达可探测的损坏。
• 表面分辨率可能较低。
• 设置和校准需要时间。

联系信息：

• 网站: idsgeoradar.com
• 地址：Via Augusto Righi, 6, 6A, 8, Loc. Ospedaletto – 意大利比萨 – 56121
• 电话：+39 050 098 9300
• 网址：x.com/IDS_GeoRadar
• LinkedIn: linkedin.com/company/ids-georadar
• YouTube：youtube.com/@IDSGeoRadar

7. Dynatest 道路表面轮廓仪 (RSP)

Dynatest RSP 是一款安装在车辆上的激光路面剖面仪，通过测量路面高度来检测车辙、裂缝和粗糙度等道路损坏情况。它收集沿道路长度的连续数据，提供用于评估路面状况的剖面图。该工具通常由公路机构用于维护规划。

该系统使用多个激光传感器以不同的速度捕捉高分辨率表面数据。它会生成有关损坏严重程度和位置的报告，通常与 GPS 配合使用以进行测绘。需要定期校准以保持长期的测量精度。

主要亮点：

• 用激光测量表面高程。
• 检测车辙、裂缝和粗糙度。
• 持续收集道路上的数据。
• 提供状况分析的概况。
• 与 GPS 配对以进行位置跟踪。

优点：

• 提供精确的表面测量。
• 高速工作，提高效率。
• 利用地理数据绘制损坏地图。
• 可靠地进行路面剖面测量。
• 覆盖广泛的道路网络。

缺点：

• 仅限于表面水平检测。
• 昂贵的设备和维护费用。
• 需要车载安装才能使用。
• 数据解释需要技巧。
• 校准可能很频繁。

联系信息：

• 网站: dynatest.com
• 电话：+45 70 25 33 55
• 邮箱: info@dynatest.com
• 脸书：facebook.com/Dynatest.PavementEngineering
• LinkedIn: linkedin.com/company/dynatest
• YouTube：youtube.com/c/Dynatestas

8. StreetScan

StreetScan 是一种使用车载摄像头和传感器来检测城市道路损坏（如裂缝、坑洼和表面磨损）的系统。它可以捕获 2D 图像和一些 3D 数据，并通过 AI 进行处理以识别和分类路面问题。该工具旨在帮助城市系统地监控街道。

数据上传到云平台，在那里进行分析以产生状况评级和维修建议。该系统在定期巡逻期间运行，除了安装设备外，只需进行最少的设置。它专注于可见的损坏，使其适用于例行检查。

主要亮点：

• 使用摄像机和传感器进行检测。
• 识别裂缝、坑洼和磨损。
• 使用云端的人工智能处理数据。
• 专为城市街道监控而设计。
• 捕获二维和有限的三维数据。

优点：

• 使用车载支架进行简单设置。
• 提供自动化状况评级。
• 适合全市使用的量表。
• 使用人工智能进行快速分析。
• 可通过云平台访问。

缺点：

• 仅限于可见的表面损坏。
• 依赖于互联网连接。
• 可能会忽略地下问题。
• 图像质量影响准确性。
•  需要定期巡查以更新信息。

联系信息：

• 网站: streetscan.com
• 地址：605 Salem Street，韦克菲尔德，马萨诸塞州 01880，美国
• 电话:(844)787-7226
• 电子邮件: info@streetscan.com
• 网址：x.com/StreetScanInc
• 脸书：facebook.com/ScanStreet
• LinkedIn： linkedin.com/company/streetscan

9.RoadAI（维萨拉）

RoadAI 也是 Vaisala 开发的，它是一款人工智能驱动的系统，可以分析车载摄像头拍摄的视频，以检测道路损坏情况，包括坑洼、裂缝和表面磨损。它处理实时或记录的数据，利用机器学习算法识别问题。该工具旨在帮助道路管理人员实现自动状态监测。

该系统使用标准摄像头（通常安装在车队车辆上）在常规操作期间收集镜头。它提供有关损坏位置和类型的报告，可通过云界面访问。校准和训练数据是保持其检测准确性的关键。

主要亮点：

• 使用人工智能分析视频以检测损坏。
• 识别坑洼、裂缝和磨损。
• 使用标准车载摄像头。
• 实时或稍后处理数据。
• 提供基于云的损坏报告。

优点：

• 使用现有的摄像机，降低成本。
• 使用人工智能自动检测。
• 可通过云平台访问。
• 随着车队车辆的使用而扩展。
• 快速处理视频片段。

缺点：

• 依赖于视频质量和照明。
• 仅限于表面损伤可见度。
• 需要训练以确保准确性。
• 依赖互联网获取报告。
• 可能会错过细微伤害类型。

联系信息：

• 网站：vaisala.com
• 公司：Vaisala Oyj
• 地址: Vanha Nurmijärventie 21, 01670 万塔, 芬兰
• 电话：+358 9 89491
• 网址：x.com/vaisalagroup
• 脸书：facebook.com/Vaisala
• Instagram： instagram.com/vaisalagroup
• LinkedIn： linkedin.com/company/vaisala
• YouTube：youtube.com/channel/UCScRatNnyyOhdushbQ01MwQ

10.Trimble MX9

Trimble MX9 是一款移动测绘系统，它使用激光、摄像头和 GNSS 在车辆勘测期间检测道路损坏情况，包括裂缝、坑洼和表面磨损。它捕获高分辨率 3D 数据和图像，并对其进行处理以评估整个网络的路面状况。交通运输机构使用该工具进行详细的基础设施分析。

该系统以高速公路速度运行，收集与精确位置相关的地理空间数据。它需要 Trimble Business Center 等软件来处理和可视化损坏结果。部署需要大量硬件和受过培训的人员投资。

主要亮点：

• 使用激光、摄像机和 GNSS 进行检测。
• 检测裂缝、坑洼和磨损。
• 高速捕获 3D 数据。
• 提供地理空间损坏图。
• 用于网络范围的评估。

优点：

• 高分辨率 3D 和图像数据。
• 快速准确地覆盖道路。
• 将损坏之处联系到准确的位置。
• 可靠，适合大规模调查。
• 供分析的详细输出。

缺点：

• 昂贵的硬件和软件成本。
• 需要技术专长才能使用。
• 仅限于基于车辆的调查。
• 处理时间可能很长。
• 组件需要维护。

联系信息：

• 网站：trimble.com
• 地址： 10368 Westmoor Drive，威斯敏斯特，科罗拉多州 80021，美国
• 电话:+1 (720) 887-6100
• X：x.com/TrimbleCorpNews
• 脸书：facebook.com/TrimbleCorporate
• LinkedIn： linkedin.com/company/trimble
• YouTube：youtube.com/@TrimbleBuildings

11. Fugro Roadware Vision

Fugro Roadware Vision 是一种车载系统，利用摄像头和激光在勘测过程中检测道路损坏情况，例如裂缝、坑洼和表面破损。该系统收集 2D 图像和 3D 剖面图，然后进行处理以评估路面状况，便于道路管理。各机构使用该工具进行系统性基础设施监控。

该系统以行驶速度运行，捕捉与 GPS 坐标相关的数据以进行测绘。它依靠专有软件来分析结果并生成状况报告。定期维护传感器和车辆对于持续运行至关重要。

主要亮点：

• 结合摄像机和激光进行检测。
• 检测裂缝、坑洼和损坏。
• 以正常驾驶速度收集数据。
• 提供二维和三维表面数据。
• 将损坏链接到 GPS 位置。

优点：

• 有效覆盖宽阔的道路。
• 提供双 2D 和 3D 输出。
• 地图以地理精度标注损坏情况。
• 可靠地进行系统调查。
• 生成了详细的状况报告。

缺点：

• 设备和维护成本高。
• 仅限于表面水平检测。
• 需要经过培训的人员来操作。
• 数据处理可能会延迟结果。
• 车辆依赖性限制了使用。

联系信息：

• 网站：fugro.com
• 地址：13501 Katy Freeway, Suite 1050, 休斯顿, TX 77079, 美国
• 电话：+1 713 369 5600
• 网址：x.com/fugro
• 脸书：facebook.com/fugro
• Instagram： instagram.com/fugro
• LinkedIn: linkedin.com/company/fugro

12. GPR道路检查系统（GSSI）

GPR 道路检查系统由 GSSI 开发，使用安装在车辆上的探地雷达 (GPR) 来检测道路损坏情况，包括地下空洞、裂缝和路面层损坏。该系统将雷达波发射到道路结构中，分析反射以识别路面上不可见的缺陷。工程师使用此工具对道路完整性进行深入评估，尤其是在高速公路或关键基础设施上。

该系统以中等速度收集数据，生成地下剖面图，绘制路面各层的损坏深度和范围。它需要专门的软件来解释雷达信号并生成与 GPS 坐标相关的可操作报告。由于其重点是细节，因此通常计划针对特定路段而不是广泛的网络进行部署。

主要亮点：

• 使用 GPR 检测地下损坏。
• 识别空隙、裂缝和层问题。
• 以中等车速收集数据。
• 生成详细的地下剖面。
• 通过 GPS 集成绘制损坏地图。

优点：

• 检测隐藏的结构缺陷。
• 提供详细的特定层数据。
• 运行不会中断交通。
• 对于关键基础设施检查有用。
• 将发现与精确位置联系起来。

缺点：

• GPR 设备和维护成本高。
• 需要数据分析的专业知识。
• 仅限于较慢的调查速度。
• 表面分辨率可能较低。
• 不适合广泛的网络扫描。

联系信息：

• 网站：geophysical.com
• 地址： 40 Simon Street，纳舒厄，新罕布什尔州 03060-3075，美国
• 电话：800-524-3011
• 网址：x.com/GSSI_GPR
• 脸书：facebook.com/GSSIGPR
• Instagram： instagram.com/gssi_gpr
• LinkedIn： linkedin.com/company/geophysical-survey-systems-inc
• YouTube：youtube.com/user/GPRbyGSSI

13.RoboSense LiDAR 道路扫描仪

RoboSense LiDAR 道路扫描仪是一种使用安装在车辆上的 LiDAR（光检测和测距）技术来 3D 检测道路损坏（例如坑洼、裂缝和表面不平整）的系统。它发射激光脉冲来测量距离并创建道路表面的高分辨率点云，然后进行处理以识别损坏。交通运输机构或自动驾驶汽车开发商使用该工具进行精确的路面监测。

该系统以行驶速度运行，捕捉详细的 3D 数据，揭示损坏尺寸和位置，通常与 GPS 配合使用进行测绘。它需要软件将点云转换为可用的报告，重点关注地面和近地面状况。部署涉及先进的硬件，使其适合有针对性或高价值的道路评估。

主要亮点：

• 使用 LiDAR 进行 3D 损坏检测。
• 检测坑洼、裂缝和不平整之处。
• 以标准驾驶速度捕获数据。
• 创建高分辨率点云。
• 专注于精确的表面映射。

优点：

• 提供高精度的3D损伤数据。
• 在各种光照条件下工作。
• 使用 LiDAR 有效覆盖道路。
• 提供详细的空间测量。
• 对于自动驾驶汽车系统有用。

缺点：

• 需要昂贵的 LiDAR 硬件。
• 数据处理可能很复杂。
• 仅限于车载使用。
• 可能会错过深层地下问题。
• 操作需要技术技能。

联系信息：

• 网站：robosense.ai
• 地址：深圳市南山区桃源街道留仙大道1213号中冠红花岭产业南区2栋9栋
• 电话：0755-86325830
• 邮箱：voice@robosense.ai
• 网址：x.com/RoboSenseLiDAR
• LinkedIn: linkedin.com/company/robosense-lidar
• YouTube：youtube.com/@RoboSenseLiDAR

结论

道路损坏检测工具通过实现对道路状况的准确和高效监测，彻底改变了基础设施维护。人工智能解决方案（包括深度学习模型和计算机视觉技术）在识别裂缝、坑洼和其他表面缺陷方面表现出很高的精度。此外，无人机检查和激光雷达技术可提供高分辨率空间数据，使大规模道路评估更加有效。

道路损坏检测工具的选择取决于预算、所需精度以及与现有基础设施的集成等因素。随着人工智能和物联网的不断进步，未来的解决方案有望更加自动化、实时性和成本效益更高，从而有助于打造更安全、更可持续的道路网络。

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