市政道路病害自動檢測系統在於深度學習演算法的整合，市政道路病害自動檢測系統通高畫質攝像頭會捕捉路面的實時影像能夠自動識別出路面的裂縫、坑槽、沉陷和空洞等病害。裂縫是道路病害中最常見的一種，它不僅影響道路的美觀，還可能導致更嚴重的結構性問題。定期的道路病害檢測對於及時發現和處理這些隱患至關重要。透過自動檢測系統，我們可以在病害初期就發現問題，從而採取相應的維護措施，防止病害的進一步惡化。這不僅能夠保障道路的安全執行，還能夠延長道路的使用壽命，減少維護成本。
隨著城市化程序的加速，市政道路的維護和管理工作變得越來越重要。傳統的道路病害檢測方法依賴於人工巡查，這種方法不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導致病害檢測不夠準確和及時。為了解決這一問題，我們提出了一種基於YOLOv5+CNN深度學習演算法的市政道路病害自動檢測系統，該系統能夠透過高畫質攝像頭對路面進行全方位高解析度拍攝，並利用計算機視覺演算法對路面病害影像進行分析，自動識別裂縫、坑槽、沉陷、空洞等病害。
市政道路病害自動檢測系統還具有高度的可擴充套件性和靈活性。隨著演算法的不斷最佳化和攝像頭技術的進步，系統的效能將得到進一步提升。同時，系統也可以根據不同地區的道路特點和病害型別進行定製，以滿足不同使用者的需求。總之，市政道路病害自動檢測系統透過結合YOLOv5和CNN演算法，提供了一種高效、準確的道路病害檢測解決方案。它不僅能夠提高道路維護的效率和質量，還能夠為城市交通的安全管理提供強有力的技術支援。隨著技術的不斷髮展，我們有理由相信，這種系統將在未來的市政道路管理中發揮越來越重要的作用。