iWatchRoadv2：路洼检测、地理空间制图与智能道路治理

路洼构成重大的安全隐患和维护挑战，尤其是针对印度多样化且维护不严的道路网络。本文提出了 iWatchRoadv2，一个用于实时路洼检测、GPS 基准地理标记和动态道路健康可视化的全自动端到端平台，集成 OpenStreetMap（OSM）。我们策划了一套自标注的数据集，包含超过 7000 帧捕捉印度道路状况、天气模式和光照场景的 dashcam 帧图像，并据此微调 Ultralytics YOLO 模型以实现精准路洼检测。该系统将 OCR 提取的视频时间戳与外部 GPS 日志同步，以精确定位每一次检测到的路洼，同时通过优化后的后端数据库将检测丰富为包括路段属性和承包商信息在内的综合元数据。iWatchRoadv2 引入了智能治理功能，使当局能够通过安全登录界面将道路路段与合同元数据关联。系统会在道路健康恶化时自动向承包商和官员发送警报，以支持自动化问责和质量保证。该系统提供直观的网页界面，为利益相关者和公众提供可操作的分析结果，促进基于证据的修复计划、预算分配和质量评估。我们的高性价比且可扩展的解决方案简化了帧处理和存储，同时支持无缝的公众参与，以适应城市和农村部署。通过自动化完成路洼监控整个生命周期，从检测到修复验证，iWatchRoadv2 实现了数据驱动的智慧城市管理、透明的治理以及可持续的道路基础设施维护改进。该平台及其现场演示可访问于 https://smlab.niser.ac.in/project/iwatchroad。