为顺应智慧交通和基础设施数字化养护的发展趋势，河北大学国家级大学生创新训练计划项目道路裂缝智能检测系统设计与实现团队围绕道路巡检现实需求，持续推进项目研究与系统开发。该项目为省级大学生创新训练项目，项目负责人为范译之，指导教师为张辉。项目聚焦无人机巡检、自动复位、无线补能与AI识别等关键环节，已在系统方案设计、核心模块仿真和裂缝识别模型训练等方面取得阶段性成果，初步形成了较为完整的技术框架。4mk
道路裂缝是公路养护中最常见、也最容易被忽视的病害之一。裂缝在早期往往表现不明显，但如果不能及时发现和处置，容易在车辆荷载和雨水渗入的共同作用下进一步扩展，最终演化为网裂、坑槽等更严重问题，不仅影响道路使用寿命，也会增加行车安全风险。传统人工巡检方式在实际运行中仍面临巡检效率有限、作业环境复杂、检测结果依赖经验判断等问题，尤其在偏远路段、高流量道路和复杂天气条件下，人工巡检的安全性、连续性和精准性都受到一定制约。基于这一现实背景，项目团队尝试从无人机智能巡检角度切入，探索更适应道路养护需求的技术方案，为道路基础设施精细化管理提供新的实践思路。4mk
在项目开展过程中，团队围绕道路裂缝智能巡检的实际流程进行了系统设计与分工协作。首先，通过文献查阅、案例分析和场景调研，明确了项目的需求痛点与应用方向;随后，围绕无人机巡检、自动回收、无线充电和图像识别等模块，完成了整体技术路线设计，并建立了飞控、复位和识别算法等核心模块的仿真模型。与此同时，团队结合实际测试需求，完成了RTK定位模块、激光雷达、无线充电组件等核心器件的选型工作，并对YOLOv5裂缝识别模型进行训练与优化，在算法层面对复杂背景下的裂缝特征提取进行了针对性改进。整个过程强调从现实问题出发，在实验验证和技术迭代中逐步完善系统性能。4mk
目前，项目已取得较为明显的阶段性成果。在数据与模型方面，团队完成了道路裂缝图像数据的整理、清洗与预处理，基于YOLOv5嵌入SE注意力机制后，裂缝识别准确率达到92%以上，模型在典型场景下具备较好的识别效果。在系统与硬件方面，项目已完成关键元器件选型和主要模块仿真，初步验证了无人机自动复位、无线补能和巡检回传的技术可行性。在研究推进方面，项目已顺利完成需求分析、方案设计、仿真测试、算法训练和阶段优化等任务，为后续样机联调、稳定性测试和成果转化打下了基础。可以说，项目当前已从概念设计逐步进入可验证、可优化、可落地的阶段。4mk
下一步，团队将继续围绕样机联调、系统稳定性提升和识别精度优化开展工作，进一步完善道路裂缝智能巡检系统的整体运行能力。对于大学生创新训练项目而言，真正有价值的不只是做出一个技术原型，更重要的是在真实问题中理解需求、在实际验证中发现不足、在持续迭代中形成解决问题的能力。该项目正是在这样的训练逻辑下不断推进，既回应了交通基础设施养护的现实需求，也体现了高校学生面向实际、服务社会的创新实践精神。未来，团队将继续以技术创新为支撑，以工程落地为导向，努力推动项目成果向更广泛的应用场景延伸。4mk
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