摘要
路面破损是道路交通安全的主要隐患之一，及时准确地检测路面破损状况对于道路养护、交通安全和提高道路使用寿命至关重要。
传统的基于人工巡检的方法存在效率低下、成本高昂、主观性强等缺点，难以满足日益增长的道路检测需求。
随着计算机视觉技术的快速发展，基于机器视觉的路面破损检测技术凭借其高效、准确、客观等优势，逐渐成为该领域的研究热点。
本文首先概述了路面破损检测的研究背景和意义，并介绍了路面破损的常见类型和评价标准。
其次，对国内外基于机器视觉的路面破损检测方法进行了综述，详细介绍了传统图像处理方法和深度学习方法在路面破损检测中的应用现状，并分析了各种方法的优缺点。
最后，对基于机器视觉的路面破损检测技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：路面破损；机器视觉；深度学习；图像处理；目标检测
随着我国经济的快速发展和城市化进程的不断加快，道路交通量日益增大，路面破损问题日益突出。
路面破损不仅会影响道路的正常使用功能，还会引发交通事故，对人民群众的生命财产安全造成威胁。
因此，对路面进行及时有效的破损检测和修复，对于保障道路交通安全、延长道路使用寿命具有重要意义。
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