道路经常因为老化、承受压力大、施工质量差等原因，出现路面损坏的情况，需找出破损区域及时进行路面养护。如何快速、准确获取道路路面信息成为公路养护管理的关键所在。
传统的人工检测和半自动检测存在不足：工作环境恶劣，检测人员的人身安全得不到保证，影响交通的正常运行；且费时费力，效率低，很难做到及时检测和周期性检测；受人为因素影响，不利于对路面损坏进行客观和准确的评价。桌面提供破损路面检测的功能，可基于路面的照片，识别路面的破损范围、面积和长度，高效的解决了上述问题。
可检测的破损情况有以下几种：
| 路面破损情况 | 破损示意照片 | 说明 |
|---|---|---|
| 路面裂纹 |
|
预定义模型支持 |
| 路面结合处的裂缝 |
|
预定义模型支持 |
| 路面坑洼 |
|
预定义模型支持 |
| 人行道模糊 |
|
训练自定义模型 |
| 车道线模糊 |
|
训练自定义模型 |
数据准备
1.相机参数 ：在检测破损路面时，需将检测结果的面数据从像素坐标，转换至空间地理坐标，此时，则需要相机点坐标、相机视角等参数进行计算，用户需提供道路图片对应的*.kml相机参数，该文件位于道路照片的同级目录，记录了每张照片的名称、相机点位、倾斜角度、视场角等参数，如下图所示：
相机参数文件找那个需有以下参数:：
- < href>参数：照片文件名称，同级目录下道路照片的名称；
-
< Camera>参数：记录了相机视点的经纬度等参数。
：相机视点的经度； ：相机视点的纬度； ：相机视点距离路面的高度； ：相机与北方向的夹角； ：相机围绕 X 轴旋转的角度，值为0表示镜头方向垂直指向地球，旋转值范围为0到180°； ：表示相机镜头是否水平，若值为0，则表示镜头水平。
-
< ViewVolume>
参数 ：：左视场角； ：右视场角； ：上视场角； ：下视场角； ：
-
< Point>
参数 ：相机点位参数。：相机点位的经纬度坐标及高程。
2. 道路图片 ：道路图片需为单摄像头拍摄的照片，对图片分辨率无要求，建议使用高像素、清晰的高质量图片，以保证检测结果的准确性。
主要参数
配置好机器学习所需的Python环境和CPU/GPU环境后，即可正常使用检测破损路面功能，该功能的主要参数说明如下：
- 功能入口 ： 数据 -> 工具 -> 检测破损路面 。
- 相机参数文件 ：选择记录了道路照片相机参数的*.kml文件。
- 图片文件夹 ：相机参数文件与图片在同级目录，选择相机参数文件后，会自动将其所在文件夹填写为图片文件夹。
- 模型 ：提供预定义和自定义两种方式设置模型：
- 预定义 ：使用桌面默认提供的模型进行检测，下载并配置桌面的AI扩展包后，预定义模型文件为 产品包\support\video-detection\DeepTracker\modeldata\objdetroad\objdet_road.sdm ；
- 自定义 ：支持选择用户自定义的模型文件，在 模型路径 处选择自定义模型即可。 注意 ：模型文件需单独存放在文件夹中，且文件夹名称与模型文件名称一致。
- 结果文件夹 ：选择文件夹用于存储破损面的xml文件，xml文件中记录了破损面的位置和范围，文件名称与图片名称一致。
- 结果数据集 ：设置检测的结果面数据集所保存至的数据源和面数据集名称，破损面数据坐标系为WGS 1984，便于与其他地理数据叠加显示。
- 配准图片 ：勾选该复选框，可根据相机参数，将图片配准至WGS1984坐标系。
- 检测成功后，输出窗口会输出破损面的的总长度和总面积。
破损路面的检测结果为下，图中橘黄色面对象为检测到的破损，影像数据为道路照片，结果数据的坐标都为WGS 1984。
