近日，湖南都市职业学院路瞰科技研发团队宣布，其自主研发的"基于改进CNN与BIM技术的道路深层病害智能检测系统"取得重大技术突破。这支由多个专业在校生组成的年轻团队，成功攻克传统道路检测精度不足、数据处理效率低下等行业痛点。
在算法研发方面，团队创新性地融合改进型Alex-Net与CFT Faster R-CNN算法，通过线程并行计算架构，使裂缝识别准确率较传统方法提升。项目负责人介绍："我们的卷积神经网络通过多层特征融合机制，能有效提取0.2mm级微裂缝特征，误判率较市面主流设备降低很多"。
团队同步开发的BIM族库建模系统，依托包含几十个类典型病害的三维模型数据库。配合病害信息管理平台，实现检测数据与三维模型毫秒级匹配，使养护方案制定效率大幅度提升。该技术已获得多项实用新型专利授权。
该技术的成功研发为道路检测行业带来革新性突破，其应用场景覆盖城市主干道、高速公路、农村公路等多类型路段。在智慧城市建设中，系统可无缝接入市政养护管理平台，实现道路健康度动态评估；在交通基建领域，其三维建模能力可精准指导道路修复施工，降低返工率。目前，技术已适配新能源检测车、无人机等多种载体，未来将结合北斗高精度定位构建“空天地一体化”监测网络，为“交通强国”战略提供智能化技术支撑。
