城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究

城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究城市道路路面病害檢測技術(shù)概述城市道路路面病害評價方法研究基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)的路面病害智能識別方法城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)集成路面病害檢測與評價技術(shù)應(yīng)用案例分析城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)發(fā)展趨勢城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范ContentsPage目錄頁城市道路路面病害檢測技術(shù)概述城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究城市道路路面病害檢測技術(shù)概述非破壞性檢測技術(shù)1.激光掃描和成像技術(shù)：利用激光掃描儀或成像儀采集路面三維數(shù)據(jù)，檢測路面平整度、粗糙度、裂縫和坑槽等病害，適用于大面積路面快速檢測。2.紅外熱像儀技術(shù)：利用紅外熱像儀采集路面溫度信息，檢測路面裂縫、空洞和松散等病害，適用于對路面溫度敏感的病害檢測。3.地下探測雷達技術(shù)：利用地下探測雷達發(fā)射電磁波并接收反射信號，探測路面下的空洞、松散和管道等病害，適用于對路面內(nèi)部病害的檢測。半破壞性檢測技術(shù)1.鉆孔檢測技術(shù)：利用鉆孔器在路面鉆孔，提取路面芯樣，對芯樣進行物理和力學(xué)性能檢測，評估路面強度、耐久性和結(jié)構(gòu)狀況。2.路面開挖檢測技術(shù)：對路面進行局部開挖，暴露路面結(jié)構(gòu)，直接檢測路面病害的類型、范圍和嚴(yán)重程度，適用于對路面病害進行精細化檢測。3.路面剝離檢測技術(shù)：利用剝離器或剝離劑將路面表面剝離，檢測路面裂縫、空洞和松散等病害，適用于對路面淺層病害的檢測。城市道路路面病害評價方法研究城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究城市道路路面病害評價方法研究路面病害評價指標(biāo)體系研究1.明確路面病害評價指標(biāo)體系的原則，如全面性、科學(xué)性、可操作性等。2.選擇合適的路面病害評價指標(biāo)，如裂縫、坑槽、唧漿、車轍等。3.確定路面病害評價指標(biāo)的權(quán)重，如根據(jù)病害的嚴(yán)重程度、影響范圍等因素。路面病害評價等級劃分研究1.明確路面病害評價等級劃分的原則，如嚴(yán)重程度、影響范圍等。2.制定路面病害評價等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，如輕微、一般、嚴(yán)重等。3.建立路面病害評價等級劃分模型，如基于模糊綜合評判法、層次分析法等。城市道路路面病害評價方法研究路面病害評價方法研究1.介紹常用的路面病害評價方法，如目視法、儀器檢測法、非破壞性檢測法等。2.分析路面病害評價方法的優(yōu)缺點，如目視法簡單直觀，但主觀性強；儀器檢測法準(zhǔn)確可靠，但成本高；非破壞性檢測法快速無損，但靈敏度低等。3.提出改進的路面病害評價方法，如結(jié)合多種方法進行綜合評價，提高評價的準(zhǔn)確性和可靠性。路面病害評價數(shù)據(jù)處理研究1.介紹常用的路面病害評價數(shù)據(jù)處理方法，如統(tǒng)計分析法、模糊數(shù)學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。2.分析路面病害評價數(shù)據(jù)處理方法的優(yōu)缺點，如統(tǒng)計分析法簡單易行，但缺乏智能性；模糊數(shù)學(xué)法具有不確定性，但計算復(fù)雜；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有自學(xué)習(xí)能力，但容易陷入局部最優(yōu)等。3.提出改進的路面病害評價數(shù)據(jù)處理方法，如結(jié)合多種方法進行綜合處理，提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率。城市道路路面病害評價方法研究1.介紹常用的路面病害評價結(jié)果可視化方法，如三維模型、GIS、熱力圖等。2.分析路面病害評價結(jié)果可視化方法的優(yōu)缺點，如三維模型逼真形象，但建模復(fù)雜；GIS具有空間分析能力，但交互性差；熱力圖直觀明了，但缺乏細節(jié)等。3.提出改進的路面病害評價結(jié)果可視化方法，如結(jié)合多種方法進行綜合可視化，提高可視化效果的準(zhǔn)確性和交互性。路面病害評價技術(shù)應(yīng)用研究1.介紹路面病害評價技術(shù)在城市道路管理中的應(yīng)用，如路面養(yǎng)護、路面改造、路面安全等。2.分析路面病害評價技術(shù)在城市道路管理中的作用，如提高路面管理水平、延長路面使用壽命、保障道路安全等。3.提出改進的路面病害評價技術(shù)在城市道路管理中的應(yīng)用，如結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)路面病害評價的智能化、實時化、精細化。路面病害評價結(jié)果可視化研究基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)1.基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)概述：-利用圖像處理技術(shù)對路面圖像進行分析，自動檢測和識別路面病害。-圖像處理技術(shù)可以提取路面圖像中的病害特征，并將其與病害類型進行匹配。-基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確地檢測出路面病害。2.基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)優(yōu)勢：-檢測速度快：圖像處理技術(shù)可以快速地分析和處理路面圖像，從而提高檢測速度。-檢測精度高：圖像處理技術(shù)能夠準(zhǔn)確地提取路面圖像中的病害特征，并將其與病害類型進行匹配，從而提高檢測精度。-自動化程度高：基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)是一種自動化技術(shù)，無需人工干預(yù)，從而提高了工作效率。3.基于圖像處理的路面病害自動檢測技術(shù)難點：-路面病害種類多：路面病害種類繁多，不同病害的特征不同，給自動檢測帶來了困難。-路面圖像復(fù)雜：路面圖像中包含大量信息，包括路面病害、路面標(biāo)志、行人、車輛等，給病害特征的提取帶來了困難。-光照條件影響：光照條件的變化會影響路面圖像的質(zhì)量，從而影響病害特征的提取?；趫D像處理的路面病害自動檢測技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)的路面病害自動檢測技術(shù)1.基于深度學(xué)習(xí)的路面病害自動檢測技術(shù)概述：-利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對路面圖像進行分析，自動檢測和識別路面病害。-深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以從路面圖像中自動學(xué)習(xí)病害特征，并將其與病害類型進行匹配。-基于深度學(xué)習(xí)的路面病害自動檢測技術(shù)能夠更加準(zhǔn)確地檢測出路面病害。2.基于深度學(xué)習(xí)的路面病害自動檢測技術(shù)優(yōu)勢：-檢測精度高：深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠自動學(xué)習(xí)病害特征，并將其與病害類型進行匹配，從而提高檢測精度。-泛化能力強：深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有較強的泛化能力，能夠適應(yīng)不同類型、不同環(huán)境下的路面圖像。-自動化程度高：基于深度學(xué)習(xí)的路面病害自動檢測技術(shù)是一種自動化技術(shù)，無需人工干預(yù)，從而提高了工作效率。3.基于深度學(xué)習(xí)的路面病害自動檢測技術(shù)難點：-數(shù)據(jù)需求量大：深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，而路面病害數(shù)據(jù)難以收集。-模型復(fù)雜度高：深度學(xué)習(xí)模型通常比較復(fù)雜，需要大量的計算資源進行訓(xùn)練和推理。-模型解釋性差：深度學(xué)習(xí)模型通常是黑箱模型，難以解釋其決策過程。基于深度學(xué)習(xí)的路面病害智能識別方法城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究基于深度學(xué)習(xí)的路面病害智能識別方法基于深度學(xué)習(xí)的路面病害智能識別方法1.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建能夠識別各種路面病害的智能識別模型，可實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的病害識別，大幅提高病害檢測效率。2.通過深度學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)能力，能夠有效提取病害區(qū)域的特征信息，提高病害識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。3.將深度學(xué)習(xí)模型部署到移動設(shè)備或無人機平臺上，可實現(xiàn)實時在線的路面病害檢測，為道路養(yǎng)護工作提供及時有效的決策支持。基于圖像分割的路面病害識別方法1.利用圖像分割技術(shù)，將路面病害區(qū)域從背景中分離出來，為后續(xù)的病害識別提供準(zhǔn)確的病害區(qū)域信息。2.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，對分割后的病害區(qū)域進行分類識別，可有效提高病害識別的準(zhǔn)確率和效率。3.將圖像分割和深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，實現(xiàn)端到端的病害識別，簡化了識別流程，提高了識別速度?；谏疃葘W(xué)習(xí)的路面病害智能識別方法基于點云數(shù)據(jù)的路面病害識別方法1.利用激光掃描儀等設(shè)備獲取路面點云數(shù)據(jù)，包含路面病害區(qū)域的幾何形狀和紋理信息，為后續(xù)的病害識別提供豐富的數(shù)據(jù)信息。2.基于點云數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)模型進行病害識別，能夠有效提取病害區(qū)域的特征信息，提高病害識別的準(zhǔn)確率。3.結(jié)合點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多模態(tài)的路面病害識別，進一步提高病害識別的準(zhǔn)確性和魯棒性?；跓o人機航拍的路面病害識別方法1.利用無人機平臺搭載高清攝像頭或激光掃描儀，獲取路面病害區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)或點云數(shù)據(jù)，為后續(xù)的病害識別提供全面的數(shù)據(jù)信息。2.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，對無人機獲取的數(shù)據(jù)進行病害識別，能夠克服傳統(tǒng)人工檢測方法的局限性，實現(xiàn)大范圍、快速的路面病害檢測。3.將無人機航拍技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)無人機自主巡檢和病害識別，大幅提高病害檢測效率和準(zhǔn)確率?；谏疃葘W(xué)習(xí)的路面病害智能識別方法基于自動駕駛技術(shù)的道路病害識別方法1.利用自動駕駛技術(shù)搭載的攝像頭、激光雷達等傳感器，獲取路面病害區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)或點云數(shù)據(jù)，為后續(xù)的病害識別提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息。2.基于自動駕駛平臺，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型進行病害識別，能夠?qū)崟r在線地檢測路面病害，為自動駕駛車輛提供安全行駛所需的道路信息。3.將自動駕駛技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)自動駕駛車輛對道路病害的主動識別和避讓，提高自動駕駛車輛的安全性。路面病害檢測與評價技術(shù)的發(fā)展趨勢1.人工智能技術(shù)與路面病害檢測技術(shù)深度融合，實現(xiàn)病害識別更加準(zhǔn)確、高效和智能化。2.無人機航拍技術(shù)與路面病害檢測技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)大范圍、快速的路面病害檢測。3.自動駕駛技術(shù)與路面病害檢測技術(shù)融合，實現(xiàn)自動駕駛車輛對道路病害的主動識別和避讓。城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)集成城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究#.城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)集成關(guān)鍵技術(shù)方法與裝備：1.激光點云技術(shù)：通過激光傳感器采集路面三維信息，實現(xiàn)路面病害快速識別和準(zhǔn)確測量。2.紅外熱像儀檢測技術(shù)：利用紅外熱像儀對路面溫度分布進行測量，通過異常溫度區(qū)域識別路面病害。3.無人機傾斜攝影檢測技術(shù)：利用無人機搭載高分辨率相機進行傾斜攝影，獲取路面高精度三維模型，實現(xiàn)路面病害自動識別和評價。多源數(shù)據(jù)融合與信息提?。?.激光點云數(shù)據(jù)與紅外熱像儀數(shù)據(jù)的融合：將激光點云數(shù)據(jù)與紅外熱像儀數(shù)據(jù)進行融合，可以獲取路面三維結(jié)構(gòu)信息和溫度信息，從而提高路面病害檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。2.多源數(shù)據(jù)融合算法：采用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，將激光點云數(shù)據(jù)、紅外熱像儀數(shù)據(jù)、無人機傾斜攝影數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)進行融合，提取路面病害特征信息，實現(xiàn)路面病害自動識別和評價。#.城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)集成智能化識別與評價：1.路面病害智能識別算法：采用深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對路面病害圖像進行特征提取和分類，實現(xiàn)路面病害的自動識別。2.路面病害評價模型：根據(jù)路面病害類型、嚴(yán)重程度、分布范圍等因素，建立路面病害評價模型，對路面病害的危害程度進行評估。時空大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測：1.基于大數(shù)據(jù)的路面病害時空分布分析：通過對路面病害數(shù)據(jù)進行時空分析，可以發(fā)現(xiàn)路面病害的時空分布規(guī)律，為路面養(yǎng)護管理提供決策支持。2.路面病害預(yù)測模型：利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，建立路面病害預(yù)測模型，對未來一段時間內(nèi)路面病害的發(fā)生情況進行預(yù)測，為路面養(yǎng)護管理提供預(yù)警信息。#.城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)集成云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用：1.基于云計算的路面病害檢測與評價平臺：利用云計算技術(shù)，構(gòu)建路面病害檢測與評價平臺，實現(xiàn)路面病害數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析和共享。2.基于物聯(lián)網(wǎng)的路面病害監(jiān)測系統(tǒng)：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建路面病害監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)路面病害的實時監(jiān)測和預(yù)警。GIS技術(shù)應(yīng)用：1.基于GIS的路面病害管理系統(tǒng)：利用GIS技術(shù)，構(gòu)建路面病害管理系統(tǒng)，實現(xiàn)路面病害數(shù)據(jù)的可視化管理和分析，為路面養(yǎng)護管理提供決策支持。路面病害檢測與評價技術(shù)應(yīng)用案例分析城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究路面病害檢測與評價技術(shù)應(yīng)用案例分析1.圖像處理技術(shù)可以有效地提取路面病害的特征信息，如病害類型、面積、位置等。2.圖像處理技術(shù)可以對采集的路面圖像進行預(yù)處理，如圖像增強、降噪、分割等，以提高病害檢測的準(zhǔn)確率和效率。3.圖像處理技術(shù)可以與其他技術(shù)相結(jié)合，如人工智能、機器學(xué)習(xí)等，以實現(xiàn)智能化的路面病害檢測和評價。激光掃描技術(shù)在路面病害檢測中的應(yīng)用1.激光掃描技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確地獲取路面三維點云數(shù)據(jù)，為路面病害檢測提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。2.激光掃描技術(shù)可以有效地識別和分類路面病害，如裂縫、坑槽、凸起等。3.激光掃描技術(shù)可以對路面病害進行定量評價，如病害面積、深度、體積等，為路面養(yǎng)護提供依據(jù)。圖像處理技術(shù)在路面病害檢測中的應(yīng)用路面病害檢測與評價技術(shù)應(yīng)用案例分析1.無人機技術(shù)可以快速、靈活地采集路面圖像和點云數(shù)據(jù)，提高路面病害檢測的效率。2.無人機技術(shù)可以克服傳統(tǒng)檢測方法的盲區(qū)，如橋梁、隧道等，實現(xiàn)全面的路面病害檢測。3.無人機技術(shù)可以與其他技術(shù)相結(jié)合，如人工智能、機器學(xué)習(xí)等，以實現(xiàn)智能化的路面病害檢測和評價。人工智能技術(shù)在路面病害檢測中的應(yīng)用1.人工智能技術(shù)可以對路面圖像和點云數(shù)據(jù)進行智能分析，識別和分類路面病害。2.人工智能技術(shù)可以對路面病害進行定量評價，如病害面積、深度、體積等，為路面養(yǎng)護提供依據(jù)。3.人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)智能化的路面病害檢測和評價，提高路面養(yǎng)護的效率和準(zhǔn)確性。無人機技術(shù)在路面病害檢測中的應(yīng)用路面病害檢測與評價技術(shù)應(yīng)用案例分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在路面病害檢測中的應(yīng)用1.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以收集和存儲海量路面病害數(shù)據(jù)，為路面病害檢測和評價提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對路面病害數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)路面病害的發(fā)展規(guī)律和影響因素。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以建立路面病害預(yù)測模型，為路面養(yǎng)護提供決策支持。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在路面病害檢測中的應(yīng)用1.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實現(xiàn)路面病害的實時監(jiān)測和預(yù)警，提高路面養(yǎng)護的及時性和有效性。2.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實現(xiàn)路面病害數(shù)據(jù)的實時傳輸和共享，為路面病害檢測和評價提供及時的數(shù)據(jù)支撐。3.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以與其他技術(shù)相結(jié)合，如人工智能、大數(shù)據(jù)等，以實現(xiàn)智能化的路面病害檢測和評價。城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)發(fā)展趨勢城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)發(fā)展趨勢人工智能技術(shù)在路面病害檢測評價中的應(yīng)用1.利用人工智能技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等，可以對路面病害進行自動識別和分類，提高檢測效率和準(zhǔn)確率。2.人工智能技術(shù)可以幫助建立路面病害數(shù)據(jù)庫，為路面養(yǎng)護提供數(shù)據(jù)支撐。3.人工智能技術(shù)可以用于路面病害的預(yù)測和預(yù)警，及時發(fā)現(xiàn)潛在的路面問題，避免安全事故的發(fā)生。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在路面病害檢測評價中的應(yīng)用1.利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以實時監(jiān)測路面病害的變化情況，為路面養(yǎng)護提供及時的數(shù)據(jù)反饋。2.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實現(xiàn)路面病害數(shù)據(jù)的遠程傳輸和管理，提高路面養(yǎng)護的效率。3.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以與其他技術(shù)結(jié)合，如人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等，構(gòu)建智能的路面病害檢測評價系統(tǒng)。城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)發(fā)展趨勢1.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以收集和分析海量的數(shù)據(jù)，如路面病害數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，幫助深入了解路面病害的成因和發(fā)展規(guī)律。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以用于路面病害的預(yù)測和預(yù)警，提高路面養(yǎng)護的針對性和有效性。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助建立路面病害數(shù)據(jù)庫，為路面養(yǎng)護提供數(shù)據(jù)支撐。非破壞性檢測技術(shù)在路面病害檢測評價中的應(yīng)用1.利用非破壞性檢測技術(shù)，如超聲波檢測、紅外熱像儀檢測等，可以對路面病害進行無損檢測，避免對路面造成破壞。2.非破壞性檢測技術(shù)可以提高路面病害檢測的效率和準(zhǔn)確率，同時減少檢測成本。3.非破壞性檢測技術(shù)可以用于路面病害的早期發(fā)現(xiàn)和預(yù)防，及時采取養(yǎng)護措施，延長路面使用壽命。大數(shù)據(jù)技術(shù)在路面病害檢測評價中的應(yīng)用城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)發(fā)展趨勢基于無人機技術(shù)的城市道路病害檢測技術(shù)1.利用無人機搭載攝像頭或激光掃描儀等傳感器，可以快速高效地獲取路面病害的圖像或點云數(shù)據(jù)。2.結(jié)合人工智能技術(shù)，可以對無人機采集的數(shù)據(jù)進行自動處理和分析，快速識別和分類路面病害。3.基于無人機技術(shù)的城市道路病害檢測技術(shù)具有成本低、效率高、安全性好等優(yōu)點?；谝苿釉O(shè)備的路面病害檢測技術(shù)1.利用智能手機或平板電腦等移動設(shè)備，可以方便快捷地采集路面病害的圖像或視頻。2.結(jié)合人工智能技術(shù)，可以對移動設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進行自動處理和分析，快速識別和分類路面病害。3.基于移動設(shè)備的路面病害檢測技術(shù)具有操作簡單、成本低、便于推廣等優(yōu)點。城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)研究城市道路路面病害檢測與評價技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范檢測方法與技術(shù)1.檢測方法與技術(shù)是指用于識別和評估城市道路路面病害的各種方法和技術(shù)，包括目視檢查、非破壞性檢測技術(shù)、破壞性檢測技術(shù)等。2.目視檢查是檢測路面病害最常用的方法，能夠快速識別路面病害的類型、嚴(yán)重程度和范圍。3.非破壞性檢測技術(shù)是利用各種傳感器、儀器和設(shè)備對路面進行檢測，能夠獲得路面結(jié)構(gòu)、材料和性能等信息，用于評價路面病害的嚴(yán)重程度和發(fā)展趨勢。檢測標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范1.檢測標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范是用于指導(dǎo)和規(guī)范城市道路路面病害檢測工作的文件，規(guī)定了檢測方法、技術(shù)、步驟和要求等。2.檢測標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范對于確保檢測工作的質(zhì)量和可靠性具有重要意義，能夠有效避免檢測結(jié)果的差異和誤差。3.目前，我國已有多項城市道路路面病害檢測標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，如《城市道路養(yǎng)護技術(shù)規(guī)程》(CJJ45-2017)、《