路面缺陷检测——从基于图像到非基于图像：综述

确保交通安全至关重要，这需要检测和预防路面缺陷。因此，文献中对该主题的兴趣日益浓厚，导致了各种路面缺陷检测方法的发展。检测路面缺陷的方法可以根据输入数据类型或训练方法以多种方式进行分类。主要方法涉及基于图像的方法，该方法分析像素强度和表面纹理以识别缺陷。尽管基于图像的方法很流行，但它们共享一个明显的局限性，即易受天气和光照变化的影响。为了解决这个问题，研究人员探索了使用额外传感器（如激光扫描仪或 LiDAR），提供明确的深度信息，以便在规模和体积方面检测缺陷。然而，对图像之外数据的探索尚未得到充分研究。在这篇综述论文中，我们全面回顾了路面缺陷检测研究，并根据所使用的输入数据类型和方法对其进行分类。此外，我们回顾了最近提出的非基于图像的方法，并讨论了与这些技术相关的几个挑战和开放性问题。