人工巡检：依赖人员目视检查或简单工具（如裂缝宽度卡），效率低（每天约检测5-10公里）、主观性强，漏检率高达30%-40%，成本高、安全性差。
传统图像处理：基于阈值分割或边缘检测，对复杂背景适应性差。
早期机器学习：依赖人工特征提取（如HOG、LBP），泛化能力有限。
2、难点
光照变化、阴影、污渍易导致误检漏检。难以检测微小裂缝（<1mm）和三维缺陷（如车辙、坑槽）。数据处理速度慢，无法实时反馈。
3、机器视觉技术快速渗透
2D图像检测：基于深度学习的裂缝识别模型（如U-Net、Mask R-CNN）已实现90%以上的裂缝检出率，但受限于光照、污渍干扰。
3D扫描技术：线结构光、激光雷达（LiDAR）逐步应用于车辙、坑槽检测，精度可达±1mm，但设备成本较高（单套超50万元）。
移动检测平台：
无人机（UAV）：用于山区、桥梁等危险区域，分辨率达5mm/pixel，续航仍是瓶颈（单次飞行覆盖约10公里）。
三、优先选择组件方案——公路路面裂缝检测方案
以往的公路病害检测主要依靠的单相机检测方案，不仅检测效率和精确度低，而且在一些特殊情况下，如遇到裂缝平行于路面方向，高吸光率材质或者其他特殊材质的路面，路面凹凸等情况，会产生漏拍裂缝或裂缝成像不清晰等问题，导致检出率无法达到理想值，不能做到精准检测。
对比单相机检测方案，志强视觉的双相机道路检测方案，检出率及检出精度均得到了极大的提高。为匹配日渐严苛的检测速度需求，志强视觉还研发了更高亮度的激光照明方案，可在2米限高内，实现对4米全路面的照明，同时还能够匹配最高120km/h的照明速度，完美解决了目前路面病害检测中所遇到的各种问题，使双相机道路病害检测方案真正地成为了公路交通安全的护航使者。
优势：
(1) 提高检测效率
(2) 提高检测准确性
可实时采集和记录公路路面的裂缝情况，并进行标记，避免了人为主观误判和漏检的问题。利用图像处理等技术，对裂缝进行自动化分析和分类，提高检测的准确性和可靠性。
(3) 提高安全性
裂缝作为公路路面病害的一种常见问题，如果不及时发现处理，可能会给交通安全带来潜在的风险。利用机器视觉组件进行裂缝检测可以及时发现和记录路面裂缝，为相关部门提供及时准确的信息，方便进行维修和保养。