利用无人机技术实现对普通国省道的全方面自动化巡检，以路面病害识别和基础设施状态检测为核心，研究基于深度学习的快速、高精度检测识别方法，确保公路维护的准确性和及时性。具体研究内容如下：

（1）无人机巡检航线设计与多场景数据库构建

根据连云港地区普通国省道公路分布，研究无人机巡检的最佳航线设计方案，构建多场景数据库，以确保病害识别与设施检测的数据全面性与多样性。

（2）图像干扰因素去除及优化方法

针对无人机巡检图像中常见的干扰因素（如树木、车辆、阴影等），分析其对目标识别的影响，并研究图像去噪和增强处理技术，确保识别的稳定性和精度。

（3）路面病害识别与全谱化信息表达

开发基于深度学习的目标检测算法，提升裂缝、坑槽等路面病害的识别效率与精度，结合无人机图像的特点，构建特定的病害评级标准，实现病害信息的多维表达。

（4）公路附属设施识别与状态量化表达

针对标线、标志牌、护栏、排水设施、挡墙等基础设施，开发多目标识别技术，提供设施状态的量化表达方法，确保对设施的完整性、位置、状态等信息的自动化提取，为管理部门提供决策依据。（详细内容见本招标文件第四章）

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