25 Best Road Damage Detection Tools (2026)

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： [email protected] 
• Phone Number: +49 6151 7076949
• LinkedIn： linkedin.com/company/flypix-ai 

Road Damage Detection Tool Updates for 2026

Road monitoring technology has continued to develop through new AI models, processing software, field applications, LiDAR systems, and expanded inspection capabilities. These 2026 developments reflect how road assessment is becoming faster, more automated, and easier to integrate into everyday infrastructure management.

工具	Previous Information	2026 Updates
Pavemetrics LCMS	LCMS-2 uses high-resolution laser sensors to capture 3D pavement data and measure cracks, potholes, rutting, surface geometry, and other pavement conditions at traffic speeds.	Pavemetrics launched V5 processing and compression in May 2026. V5 provides faster pavement-data processing and improved compression efficiency, allowing larger survey datasets to be processed with lower storage and infrastructure requirements.
Ultralytics YOLO	YOLOv5 provides open-source object detection that can be trained to identify potholes, cracks, and other road defects from images and video.	Ultralytics launched YOLO26 on January 14, 2026 as its latest stable and recommended model. YOLO26 adds native end-to-end inference and improved edge deployment. During 2026, Ultralytics also launched its unified Platform, YOLO-Semantic models, a Rust inference crate, an npm package for browser inference, improved tracking, knowledge distillation, and YOLO-Depth models. Ultralytics YOLO models remain available under AGPL-3.0 and Enterprise licensing.
GSSI Road Inspection Systems	GSSI uses ground-penetrating radar systems and processing software to evaluate pavement layers, subsurface deterioration, voids, and other structural conditions.	GSSI released SIR 4000 software version 2.2.24 on February 25, 2026 and RADAN 7 version 7.7.25.12171 on March 19, 2026. RADAN remains the company’s primary software environment for processing and interpreting GPR data.
RoboSense	RoboSense supplies LiDAR technology capable of generating high-resolution 3D point clouds for road-surface and surrounding-environment analysis.	RoboSense introduced the EOCENE SPAD-SoC architecture in April 2026 together with the Phoenix automotive-grade monolithic SPAD-SoC and Peacock fully solid-state SPAD-SoC chipsets. The E2 fully solid-state digital LiDAR using the Peacock chipset subsequently entered full-scale volume production and customer delivery.
vialytics	vialytics uses vehicle-based image collection and AI to identify pavement damage, signs, drains, markings, and other infrastructure assets, with results managed through a web-based road management platform.	vialytics launched AI detection for damaged pavement markings on March 3, 2026. The feature identifies substantially worn lane lines, arrows, stop bars, crosswalks, symbols, and roadway numbers during regular road assessments. Full offline functionality followed on May 12, allowing public works teams to complete field workflows where cellular or Wi-Fi connectivity is unavailable.
Flowity	Flowity processes road video to identify cracks, potholes, signs, road markings, surface conditions, and other road features, with results prepared for GIS and infrastructure-management workflows.	Flowity introduced its Recorder App pilot in 2026. The app supports recording with a smartphone camera or connected GoPro, offline field recording, and automatic Wi-Fi uploads for analysis. The app is free to download, while analysis is billed through an existing Flowity subscription. Public release is targeted for Q3 2026.
ASIMOB	ASIMOB’s Autonomous Road Inspector uses vehicle-based data collection and AI to monitor pavement condition, road signs, markings, barriers, work zones, and other road infrastructure.	ASIMOB expanded distribution of its Autonomous Road Inspector and Autonomous Urban Inspector in 2026. FUSELINE SECURENET became the exclusive distributor in Malaysia in April, while TNG GROUP became the exclusive distributor in Buenos Aires in June. ASIMOB also continued an AI-based road inspection project in Lithuania covering pavement condition and changes in road signs across the rural road network.

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: [email protected]
• 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：[email protected]
• 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: [email protected]
• 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: [email protected]
• 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: [email protected]
• 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：[email protected]
• 网址：x.com/RoboSenseLiDAR
• LinkedIn: linkedin.com/company/robosense-lidar
• YouTube：youtube.com/@RoboSenseLiDAR

14. Pavesight

Pavesight 的系统以安装在日常城市车辆上的 AI 单元为基础，车辆在正常行驶路线上行驶时即可收集道路数据。该平台无需派遣巡检人员步行巡检，而是依靠行驶车辆的持续扫描来检测坑洼、裂缝和路面不平整。使用 Pavesight 的市政部门可以在车辆通过后不久就在地图上看到问题，从而显著提高维护团队的响应速度。该工具专注于将原始道路图像转化为测量数据，供团队决定优先维修哪些路段。.

Pavesight 的功能不仅限于路面损伤检测。该平台包含坑洼深度可视化功能，并能评估道路整体粗糙度，帮助团队了解问题的严重程度，而不仅仅是问题的存在。该工具还能检查道路标志及其位置，这一细节往往在接到投诉之前容易被忽略。Pavesight 系统适用于希望减少人工报告、增加来自现有道路车辆的自动化数据输入的城市。.

主要亮点：

• 车辆集成式人工智能单元，可在正常驾驶过程中扫描道路。.
• 坑洼深度和尺寸可视化。.
• 基于尺寸评估的裂纹检测。.
• 路面评价与路面粗糙度等级相关。.
• 道路标志检测和定位评估。.

优点：

• 减少了单独人工巡检的需要。.
• 将损伤检测与信号监测功能集成于一个系统中。.
• 数据来源于常规车辆行驶，而非专门的调查行程。.

缺点：

• 城市可能需要时间来调整工作流程，以适应连续数据而非定期报告。.
• 车辆硬件安装需要在开始时增加一个额外的步骤。.

联系信息：

• 网站：pavesight.com
• 电子邮箱：[email protected]
• 地址： Campus Gräsvik 2, 371 75 卡尔斯克鲁纳, 瑞典
• 电话：+46 728 362 350

15. Vialytics

Vialytic 采用的方案是，当车辆行驶在常规路线上时，摄像头系统会拍摄道路图像，平台会自动处理数据。图像会被标记位置和时间，因此裂缝、补丁和坑洼等问题无需人工记录即可被记录下来。该工具非常适合不愿管理复杂测量设备的市政工程团队。工作人员只需打开网页系统，即可查看道路状况地图，而无需处理文件或报告。.

Vialytic 不仅能识别表面损伤，还能检测路标、排水沟和标线，让团队更全面地了解路况。大部分日常工作都在网页控制面板上完成，用户可以在这里查看问题并将其转化为工单。该工具设计实用且易于上手，即使是技术背景不深厚的团队也能轻松使用。.

主要亮点：

• 在正常驾驶过程中自动拍摄道路图像。.
• 人工智能检测路面损坏类型。.
• 标志、排水沟和标记的资产确认。.
• 基于地图的网页仪表盘，用于查看结果。.
• 在同一系统中进行工单计划。.

优点：

• 无需特殊勘测车辆，即可融入正常的驾驶流程。.
• 中央控制面板将道路数据集中存储在一个地方。.
• 可用于损失跟踪和资产概览。.

缺点：

• 基于图像的方法可能需要良好的照明和清晰的视野。.
• 团队仍然需要手动审查调查结果并确定其优先级。.
• 依靠持续的行车记录来保持数据的时效性。.

联系信息：

• 网站：www.vialytics.com
• 电子邮箱：[email protected]
• Facebook：www.facebook.com/people/vialytics-Americas/100092295626389
• Twitter：x.com/vialyticsusa
• LinkedIn：www.linkedin.com/showcase/vialytics-americas
• Instagram：www.instagram.com/vialytics_americas
• 电话：+1 (848) 244-8928

16. 鸢尾花

Iris专注于道路自动巡逻，他们使用安装在车辆上的人工智能摄像头系统。车辆行驶在街道上时，该系统会记录道路状况和各种路边设施。该平台可以检测坑洼和裂缝，同时还能识别损坏或缺失的标志、路灯和道路标线。对于负责监管合规性的城市而言，追踪这些设施与监测路面损坏情况同样重要。.

Iris 将现场数据连接到一个仪表盘，该仪表盘可与现有的维护系统集成。该平台包含自动隐私保护功能，可模糊图像中的敏感部分，从而解决公共机构常见的隐私问题。Iris 的工作流程是：信息被记录、由人工智能处理，然后呈现以供审核，并根据审核结果生成工单。该工具作为一个端到端系统，可在单一环境中管理道路状况问题和资产清单。.

主要亮点：

• 用于自动道路巡逻的人工智能摄像头系统。.
• 道路缺陷及各种道路设施的检测。.
• 用于可视化结果和管理操作的仪表盘。.
• 与现有维护和工单系统集成。.
• 自动图像编辑，保护隐私。.

优点：

• 一个平台即可涵盖路面问题和资产清单。.
• 支持以合规性为重点的监控。.
• 直接与运营系统连接，以便进行后续工作。.

缺点：

• 基于摄像头的系统可能需要精心布置和维护。.
• 对于规模较小的团队来说，功能集过于庞大一开始可能会感觉很复杂。.

联系信息：

• 网站：www.irisradgroup.com
• LinkedIn：www.linkedin.com/company/irisradgroupinc
• 电话：+1 905 519 1672

17. RoadMetrics

RoadMetrics 的方案简单明了：使用智能手机录制道路视频，然后由其系统进行分析。现场团队安装手机，沿勘测路线行驶，并使用 RoadMetrics 应用上传视频。之后，平台会处理视频并自动生成一份路况报告。该工具非常适合那些不想管理额外硬件或进行复杂设置的团队。例如，承包商在冬季过后进行快速检查时，无需进行全面的检查流程即可收集有用的数据。.

RoadMetrics 的功能远不止检测可见的损坏。该平台按阶段对缺陷进行分类，并根据路段状况进行评级，从而帮助确定维护优先级。规划人员可以通过网络平台查看图像、检查区域评级，并导出数据用于维护计划。RoadMetrics 的设计理念是为需要系统化状况数据来支持预算和优先级排序的团队量身打造，而不仅仅是提供问题照片记录。.

主要亮点：

• 基于智能手机的视频数据采集。.
• 自动道路缺陷分类。.
• 道路状况分段评级系统。.
• 用于审查和导出的 Web-GIS 平台。.
• 与GPS连接的高分辨率图像。.

优点：

• 无需专用勘测车辆。.
• 结构化评分有助于确定工作优先级。.
• 适用于状态检查和资产跟踪。.

缺点：

• 视频质量取决于调查的录制方式。.
• 各团队仍需计划并开展驾驶调查。.
• 学习解读评分量表需要一些时间。.

联系信息：

• 网站：roadmetrics.ai
• 电子邮箱：[email protected]
• Facebook：www.facebook.com/roadmetrics
• LinkedIn：www.linkedin.com/company/roadmetrics
• Instagram：www.instagram.com/roadmetrics.ai
• 地址：伦敦市路128号，EC1V 2NX
• 电话：+44 117 332 6385

18. RoadVision

RoadVision 利用计算机视觉技术进行道路监测，通过增强现实叠加层直接在道路视图上标记问题。该平台能够检测坑洼、裂缝和路面磨损，并将检测结果与精确的位置数据关联起来。可视化叠加层使用户更容易理解工具的识别结果，这有助于向非技术利益相关者展示检测结果。在会议上，带有注释的可视化图像通常比缺陷列表更清晰易懂。.

RoadVision 将检测与持续监测相结合，旨在实时识别道路问题，而不仅仅是在定期巡检期间。该平台支持连续跟踪，并适用于数据定期反馈至维护计划的场景。RoadVision 是一款以视觉清晰度和近实时检测为核心的工具，而非仅仅用于后台分析。.

主要亮点：

• 利用视觉叠加进行计算机视觉检测。.
• 实时识别裂缝和坑洼。.
• 利用 GPS 定位技术绘制已发现问题的地图。.
• 街景和航拍风格分析示例。.

优点：

• 可视化叠加层使结果更容易解释。.
• 支持持续监控，而非一次性检查。.
• 将检测结果与位置信息关联起来，用于地图绘制。.

缺点：

• 对视觉处理的过度关注可能取决于相机条件。.
• 系统成熟度可能因部署设置而异。.

联系信息：

• 网站：roadvision.org
• 电子邮件：[email protected]
• 电话：（925）860 8415

19. 道路资产

RoadAsset 的设计理念是利用行车记录仪式的视频技术，在一个流程中同时捕捉道路损坏和基础设施资产信息。团队上传视频后，可以在地图上查看行驶路线，并利用人工智能辅助标记来识别资产和缺陷。该平台能够检测标志、信号灯和道路标线等元素，以及裂缝和坑洼等路面问题。对于需要同时获取资产清单和状况数据的咨询公司或机构而言，该工具能够有效减少在不同系统之间切换的需求。.

RoadAsset 的重点在于将视频转化为结构化数据，而不仅仅是视觉记录。该平台支持导出到其他系统，这在将调查作为更广泛工作流程的一部分时非常有用。在仪表板中，资产和缺陷会沿着已绘制的路线显示，帮助团队共同查看覆盖范围和调查结果。RoadAsset 非常适合那些已经依赖视频调查并希望获得更结构化输出，但又不想从头构建自定义解决方案的组织。.

主要亮点：

• 利用行车记录仪视频进行人工智能辅助标签识别。.
• 检测道路缺陷和资产。.
• 基于地图的路线和资产可视化。.
• 提供数据集导出选项，以便后续使用。.

优点：

• 结合状况调查和资产清点。.
• 可使用标准视频，无需专用扫描仪。.
• 适用于构建结构化数字记录。.

缺点：

• 需要沿途持续进行视频拍摄。.
• 标签审核和验证仍然需要时间。.

联系信息：

• 网站：roadasset.co

20. 环状介质

Cyclomedia 利用街景图像和激光雷达数据评估道路状况，从而减少了现场勘察的需求。该平台的路面分析功能允许团队远程评估道路，利用街道数据检测和分类不同类型的损坏。该工具将结果与标准道路评级方法进行比对，确保输出结果符合公共工程实践。例如，工程师可以将往年的道路翻新工程与当前图像进行比较，因为该平台以统一的格式采集数据。.

Cyclomedia 强调数据采集和人工智能处理在时间上的一致性。该平台在每个调查周期中都采用相同的数据采集方法和分析流程，从而能够追踪道路老化情况或对维护的响应。Cyclomedia 提供标准化的评估方法，而非依赖于个别检查员的判断。这使得该工具能够用于预算讨论和确定哪些街道需要优先维护。.

主要亮点：

• 街景图像与激光雷达数据相结合。.
• 基于人工智能的路面缺陷检测与分类。.
• 路面状况评分与既定的路面评级方法一致。.
• 采用办公室审核而非现场检查。.

优点：

• 减少了工作人员步行或驾车进行人工巡检的需要。.
• 各调查周期结果一致。.
• 可视化数据有助于解释维护优先级。.

缺点：

• 依靠周期性数据采集，而不是持续的实时输入。.
• 处理大型图像数据集可能需要调整工作流程。.

联系信息：

• 网站：www.cyclomedia.com
• 电子邮件：[email protected]
• 脸书：www.facebook.com/p/Cyclomedia-USA-100089896234999
• 推特：x.com/CycloMediaUS
• LinkedIn： www.linkedin.com/company/cyclomedia
• Instagram： www.instagram.com/cyclomedia_
• 地址：8215 Greenway Blvd, Suite 300, Middleton, WI 53562
• Phone:  +1 510 900 5142

21. 道路系统

ROAD SYSTEM 的核心在于使用普通智能手机进行数据采集。团队成员在驾车或骑行时将手机固定在设备上，记录图像和传感器数据，然后通过云端处理进行缺陷检测。该平台能够识别坑洼、裂缝和其他路面问题，并绘制出包含精确位置信息的地图。对于不愿在车辆上安装额外硬件的小型市政机构或承包商而言，这款工具尤为适用。.

ROAD SYSTEM 系统会在上传后不久在仪表盘上显示结果，工作人员可以在仪表盘上查看已绘制的问题并制定维修计划。该平台将图像与定位数据相结合，从而清晰地定位缺陷，以便进行后续工作。对于已经熟悉移动应用程序和网络仪表盘的团队来说，该工具非常实用，无需使用专业的测量设备。.

主要亮点：

• 基于智能手机的数据采集。.
• 人工智能检测路面坑洼和裂缝类型。.
• 地图仪表盘，显示与缺陷位置相关的信息。.
• 图像和传感器数据的云处理。.
• 用于集成的 API 选项。.

优点：

• 无需专用勘测车辆。.
• 可在公路或自行车道上进行日常出行时使用。.
• 位置数据支持直接工单规划。.

缺点：

• 图像质量和安装设置会影响结果。.
• 仍然取决于人们通过驾车或骑自行车的方式覆盖网络。.

联系信息：

• 网站：roadsystem.io

22. 流动性

Flowity 通过视频进行道路分析，这些视频通常由普通摄像机拍摄，并且可以处理来自不同来源的视频素材，而不仅仅局限于正式的勘测数据。该平台处理录像，标记裂缝、坑洼和其他路面问题，同时还能识别道路标线和标志。该工具专注于将日常道路视频转化为结构化的缺陷数据，这些数据可用于地理信息系统 (GIS) 或维护平台。这使得市政部门能够重复利用现有视频，而无需组织新的勘测。.

Flowity 包含匿名化功能，因此处理后的图像中无法识别人员和车辆，这对于公共道路数据采集至关重要。该平台将检测结果与测量数据关联起来，有助于估算维修需求，从而支持材料规划和进度安排。Flowity 更像是一个决策支持工具，而不仅仅是一个简单的视频存档。.

主要亮点：

• 对录制的道路视频进行人工智能分析。.
• 检测裂缝、坑洼和表面磨损情况。.
• 绘制道路标记、标志和道路宽度图。.
• 输出格式适用于GIS和资产系统。.
• 注重隐私的数据处理。.

优点：

• 无需复杂设备即可与标准视频配合使用。.
• 支持缺陷检测和更广泛的道路清单。.
• 可以重复利用现有的视频素材。.

缺点：

• 视频质量取决于视频的拍摄方式。.
• 审核和解读结果仍然需要工作人员花费时间。.

联系信息：

• 网站：www.flowity.com
• 电子邮箱：[email protected]
• LinkedIn：www.linkedin.com/company/flowity
• 地址： Norrtulsgatan 2, 113 29 斯德哥尔摩
• 电话：+46 73 862 25 51

23. 侦探

Detekt 利用移动测绘数据和人工智能技术，从图像和点云中提取道路相关信息。该工具能够识别测绘车辆已采集数据中的道路损坏、标志、标线和路面类型。无需派遣团队返回现场重新核查，该平台即可处理图像并将结果绘制成可用于 GIS 的格式。Detekt 非常适合已收集移动测绘数据并希望拓展其价值的道路管理部门。.

Detekt 还支持检测后的工作流程。该平台通过查看器托管和共享结果，导出的文件可与标准 GIS 工具集成。该工具会将多张图像的检测结果结合起来，多次确认同一目标，从而有助于减少错误。Detekt 非常适合处理大型地图数据集的团队，他们需要结构化、可靠的输出，而不仅仅是带标注的图像。.

主要亮点：

• 可处理图像、点云和地理参考输入。.
• GIS 就绪输出格式，例如 shapefile 或 GeoJSON。.
• 用于分享和查看检测结果的查看器。.
• 图像间重复检测结果的融合。.

优点：

• 利用现有的移动测绘调查数据。.
• 涵盖道路状况和资产信息。.
• 结果符合标准GIS工作流程。.

缺点：

• 取决于源地图数据的质量和覆盖范围。.
• 处理大型数据集可能需要一些技术设置。.

联系信息：

• 网站：www.detekt.it
• 电子邮箱：[email protected]
• LinkedIn：www.linkedin.com/company/getdetekt
• 地址：奥地利维也纳 1010 Wollzeile 24/14
• 电话：+43 (1) 424 0039

24. Engin.AI

Engin.AI 是一款专为路面状况评估而设计的人工智能模型，可处理各种类型的图像和视频。该平台分析道路图像以检测路面病害，并将结果与既定的路面状况框架进行比对，从而支持常用的工程报告方法。该工具包含一个质量控制层，用户可以在其中审核标记的检测结果，因此用户并非只能使用全自动输出。.

Engin.AI 支持灵活的数据输入，其模型能够处理来自不同类型摄像机的视频素材，这意味着现有的采集设备仍可继续使用。该平台以报告的形式提供结果，并在提供位置数据时将其显示在地图上。Engin.AI 可融入现有的工程工作流程，无需引入全新的流程。.

主要亮点：

• 基于人工智能的路面病害检测。.
• 适用于各种拍摄角度和文件类型。.
• 用于审核检测结果的质量控制界面。.
• 输出包含章节级条件详细信息的报告。.

优点：

• 可适应不同的图像和视频源。.
• 允许人工审核与人工智能结果并行进行。.
• 符合常见的路面状况检测方法。.

缺点：

• 即使是大型项目，审核步骤仍然需要时间。.
• 需要组织良好的图像和元数据才能顺利运行。.

联系信息：

• 网站：www.engin.ai
• LinkedIn：www.linkedin.com/company/engin-ai

25. 阿西莫布

Asimob 将其方法描述为一种自动道路巡检系统，但实际上，这意味着已经在路上行驶的车辆兼具数据采集功能。这些车辆行驶过程中，车载技术会记录标志、道路标线、护栏和路面状况。该平台还会考虑安全相关因素，例如能见度以及路面磨损可能造成风险的区域。对于那些不愿组织单独巡检活动的地区，该工具可以融入日常车辆行驶中。.

Asimob 将标记的问题与视频关联起来，而不仅仅是在地图上标记一个点。该平台让管理人员能够直观地查看实际位置，而无需依赖文字描述。此外，该工具还能检查施工区域和标志是否一致，其功能远不止检测裂缝或坑洼。Asimob 是一个功能全面的平台，适合同时管理维护和道路安全的团队使用，无需将任务分散到多个系统中。.

主要亮点：

• 基于车辆的自动化道路和资产巡检。.
• 检测路面损坏、标志和障碍物。.
• 监控工作区域和标识的一致性。.
• 视频访问权限与检测到的问题相关。.

优点：

• 利用网络中已在运行的车辆。.
• 涵盖安全相关检查以及表面缺陷检查。.
• 支持多次重复检测。.

缺点：

• 覆盖范围取决于配备车辆的行驶区域。.
• 范围广泛可能需要不同部门之间的协调。.

联系信息：

• 网站：asimob.es
• 电子邮箱：[email protected]
• Twitter：x.com/asimob_services
• LinkedIn：www.linkedin.com/company/asimob

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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