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原因主要有以下几点：
1.影响交通： 因为必须要把公路封闭，这样势必将对车辆的通行造成影响。
2.耗费大量人力：该方法需要利用人工在道路上走动，然后通过肉眼来找出病害，这样检测一小段路就需要花费大量的人力和物力。
3.耗费大量时间:虽然安排大量的人力，但是因为人的属性，肉眼速度有限而且非常容易造成疲劳影响工作效率。
4.不精确：由于是通过人力来检测，因为不会有一个十分可观的结果，受每个不同的人的主观影响很大。每个人检测出来很可能会是不一样的结果。
5.费用很大：由于需要大连的使用到人力，这必然造成巨大的花费。
6.危险性：虽然封闭了道路，但是还是可能给参加检测的工人带来潜在的危险。
所以基于人工的视觉检测系统对于现代的道路发展情况来说是远远不够的，是一种非常耗费资源并且效率很低的方法。因为人力原因导致的对于病害的判断随意性很大，所以对于病害检测的最后的数据的完整性与准确性非常有限，对于信息的校验检索和分类也会有影响，从而让政策制定者无法准确判断出情况进而对病害进行整修。
以往的人力检测手段的种种缺陷严重制约了高速公路的飞快发展，解决建成高效的高速公路体系与落后的检测检测系统的突出矛盾迫在眉睫。因此，对于高速公路路面状况资料的采集和分析判断技术呼之欲出，在该背景条件下，南理工计算机院实验室对于高速公路路面自动检测系统进行了研究，这个系统以每小时70km的速度对高速路的路面进行检测，与此同时，道路依然正常通行。然后将检测的节骨哦数据存入到数据库中便于统计和查询，作为文修保养策略的依据，这篇文章将对路面裂缝的自动检测、路面病害的位置确定，以及该系统的整个体系结构等三个方面的技术进行结合系统的具体实现来论述。
1.3 国内外研究的情况
1.4 目前还存在的问题
虽然说，目前其他很多客观方面的条件都已经足够了，但是还是有非常多实际的问题需要解决：
•有阴影的问题。在有阳光的时候，车的影子和道路两边的房屋、树木的影子，都会对检测的效果造成影响。
•算法的普遍适用性的问题。虽然国外对于这个领域研究很多年，总结过非常多的算法，但是依然难找出一种可以在各种道路条件下都能准确实现对于病害检测的方法。
•光线的问题。通常使用的摄像机对于光源非常的敏感，天气晴朗的时候拍出来的图像非常的也方面后期处理加工，但是天气比较好又会出现阴影的问题。
•成像灰度不均的问题。高质量的ccd相机虽然拥有很高的分辨率和高速度的广角，但是依然会有中间亮周围却很暗的问题，这就会为后期的算法的处理中带来一些难题。在使用高速公路的过程中，由于车辆特别是载重汽车的碾压，长期的雨水侵蚀，气候的改变，道路路面自然会出现各种各样的损坏，使用人工检测这种方式会有很多的缺点，诸如周期时间长、效率偏低、费用昂贵、危险性高，而且对于病害的检测结果也不准确。
1.5 病害的类型概述
我们一般讲高速公路的道路结构分为三类：半刚性的沥青路面、刚性组合式的路面、水泥混凝土路面。这三种路面当中，沥青的路面占了大多数，是我们国家的主要的道路路面结构，因此在本篇文章中的自动检测也是主要是针对这种路面来进行的，在高速公路的建设和使用当中因为软土地基容易沉降、路基的压实度太低，基础不够好、雨水的长期侵蚀浸泡和车辆的碾压等原因，公路路面会产生各种各样的病害，这会对车辆的行驶速度、行驶安全性、通行的能力造成很大的影响。以下举例说明道路中我们经常见到的病害类型跟其所对应的图片。
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