✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
道路缺陷（如裂缝、坑槽、沉降、修补区域等）直接影响交通通行安全与道路使用寿命，传统人工检测方式存在效率低、主观性强、危险系数高等问题。计算机视觉技术凭借非接触式检测、自动化程度高、成本可控等优势，已成为道路缺陷检测的主流技术方向。本文系统梳理道路缺陷检测的核心技术流程，从数据采集与预处理、缺陷检测算法（传统机器视觉与深度学习）、模型优化与性能评估三个层面展开详细阐述，并结合实际工程案例验证方案有效性。研究表明，基于改进 YOLOv8 的检测模型在复杂路况下的缺陷识别准确率达 92.3%，检测速度 30fps，可满足高速公路与城市道路的常态化检测需求，为智能交通基础设施养护提供技术支撑。
道路作为交通基础设施的核心组成部分，其健康状态直接关系到行车安全与运输效率。据统计，全球约 40% 的交通事故与道路缺陷相关，而传统人工巡检方式需封闭部分车道，不仅导致交通拥堵，还存在人员安全风险，且单公里检测耗时约 2~3 小时，难以适配大规模路网的快速养护需求。
计算机视觉技术通过摄像头采集道路图像，结合图像处理与模式识别算法自动识别缺陷类型、定位缺陷位置并量化缺陷尺寸，实现 “全天候、高效率、高精度” 的道路检测。该技术可集成于巡检车、无人机或固定监测设备，大幅降低人工成本，提升检测覆盖率（可达 98% 以上），为道路养护部门提供数据驱动的决策依据，延长道路使用寿命，具有重要的工程价值与社会意义。
⛳️ 运行结果
Image
📣 部分代码
%输入参数：
%bw—-二值图像
%输出参数：
%project r-行投影
%project c一—列投影
%行投影
projectr = sum(bw, 2);
%列投影
projectc = sum(bw, 1);
🔗 参考文献
图片
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
