本书是一部关于路面病害智能识别的应用研究型著作。针对路面裂缝病害智能识别无法满足当前实际工程需求的难题，本书系统地综述了国内外路面自动化数据采集系统的研究现状，归纳总结了路面病害智能识别算法的研究现状与各类算法存在的不足，围绕“开发快速、准确、有效的沥青路面裂缝自动识别算法”这一目标，对路面三维图像进行预处理，基于卷积神经网络设计路面裂缝图像分类算法，利用可调式滤波器组合进行路面裂缝进行提取。 本书可作为道路工程专业本科生和研究生的参考书，也可为从事道路管养和道路养护设计的工程技术人员，以及从事路面病害智能识别算法的科研人员提供借鉴和参考。

第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 路面检测技术研究现状
1.3 目前存在的问题
1.4 本书研究内容与技术路线
第2章 路面三维检测原理与系统集成机制
2.1 三维激光检测技术及应用
2.2 激光三角成像原理
2.3 公路路面三维检测系统总体设计
2.4 公路路面三维检测系统硬件集成
2.5 本章小结
第3章 路面三维图像预处理
3.1 引言
3.2 路面图像处理中常用的降噪算法
3.3 路面三维图像预处理算法
3.4 本章小结
第4章 人工神经网络的结构及算法
4.1 引言
4.2 多层神经元网络结构及训练
4.3 卷积神经网络结构
4.4 卷积神经网络的训练
4.5 本章小结
第5章 基于卷积神经网络的沥青路面病害图像分类
5.1 引言
5.2 路面三维图像训练库的建立
5.3 基于卷积神经网络的路面病害图像分类算法
5.4 正交试验设计
5.5 卷积神经网络超参数的正交试验设计
5.6 卷积神经网络超参数正交试验结果分析
5.7 本章小结
第6章 沥青路面裂缝病害提取方法
6.1 引言
6.2 基于SMFB的路面裂缝提取
6.3 基于张量投票法的沥青路面裂缝图像增强
6.4 裂缝图像后处理
6.5 试验结果
6.6 本章小结
第7章 本书主要结论及展望
7.1 本书主要结论
7.2 展望
参考文献