在当下，行车安全是全社会关注的焦点。近日，一大学生团队以他们的青春活力、非凡智慧与不懈努力，成功研发出一款名为 “洞悉之眼” 的路面坑洞检测系统，为保障行车安全添上了关键的一笔。

该系统借助前沿的深度学习技术，犹如一位不知疲倦的 “道路卫士”，在复杂多变的环境中精准地锁定路面坑洞。无论是烈日炎炎还是暴雨倾盆，“洞悉之眼” 都能正常运作，极大程度地降低因路面坑洞引发交通事故的风险。

据全球数据显示，每年因道路缺陷导致的交通事故致使约 135 万人丧生，车辆维修成本更是高达 30 亿美元。传统人工巡检方式效率低下，漏检情况时有发生，无法满足日益增长的道路安全需求。面对这一困境，该大学生团队迎难而上，凭借扎实的专业知识与创新精神，成功开发出 “洞悉之眼” 系统。

“洞悉之眼” 技术亮点十足。它采用先进的深度学习算法，融合可见光、红外图像等多模态数据，攻克了复杂光照条件下坑洞检测的难题。该系统具备全天候工作能力，可探测距离远，不受大气和光照条件影响，尤其适用于无人驾驶汽车在夜间弱光环境下实现高效检测，应用前景十分广阔。


在技术实现上，项目运用 YOLO V8 算法进行红外图像检测，融入 Mosaic 数据增强和自适应锚框算法，提升了小目标及多目标检测能力。同时，在主干和颈部部分部署 CSP 结构，增强网络特征融合能力。此外，通过引入线性空间域滤波技术、优化 CycleGAN 网络、嵌入 CBAM 注意力模块，“洞悉之眼” 在红外图像增强与目标检测方面实现了重大突破。

在实际测试中，“洞悉之眼” 的表现令人赞叹。在 100 米范围内，其坑洞检测精度可达 95%，最远检测距离超过 150 米，能精准识别直径大于 15 厘米的异形坑洞，并实时向驾驶员发出警报。与传统人工巡检相比，该系统每辆车日均覆盖里程可达 480 公里，病害识别精度高达 96.4%，响应延迟控制在 30 秒以内，单位成本低至 0.018 万 / 百公里。

“洞悉之眼” 系统不仅稳定性强、持续运行时间长、信号传输稳定，还得到了浙江埃科汽车技术服务有限公司整车智能驾驶实验室负责人刘伦旭、苏州安晏智能科技有限公司无人驾驶配送车 BU 总经理张沁等多位专家的指导与认可。该系统提高了在夜间、雨雪、大雾等复杂环境下坑洞目标的检测精度，构建起全天候检测体系，打破了单一模态数据在特定环境下的局限，有力推动了城市基础设施的智能化管理。通过及时预警道路坑洞隐患，“洞悉之眼” 为提升道路交通安全性贡献了重要力量。

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