用于车辆实时检测路面的智能硬件集成深度学习框架

《Scientific Reports》：Smart hardware-integrated deep learning framework for real-time pothole detection in vehicles

　　

摘要

道路基础设施在交通运输中起着至关重要的作用，而路面坑洞则对车辆安全及维护成本构成严重威胁。传统的坑洞检测方法依赖人工检查或昂贵的传感器系统，不仅效率低下且成本高昂。为解决这些问题，我们提出了一种基于物联网的坑洞检测系统，该系统采用ESP8266微控制器、超声波传感器以及摄像头模块。该系统能够实时采集路面数据，再通过深度学习模型技术对这些数据进行处理，从而精准检测出坑洞。ESP8266可帮助将数据无线传输至中央服务器，以便进一步分析与绘图。这种方案为道路监测提供了低成本、自动化且可扩展的解决方案。通过结合物联网与深度学习技术，我们的系统可将坑洞检测的准确率提升至95%，减少人工操作，并实现主动式的道路维护。