为弥补二维图像道路病害识别的不足，本研究采用数字全息三维路面病害数据，设计了适用于三维路面病害数据的识别方法：对三维病害数据进行预处理，获取病害特征高度突出的三维路面数据信息；搭建适用于路面三维病害图像分类的深度学习架构，建立三维路面病害数据库，通过人工标注病害类型和分类，利用不同深度神经网络架构和模型对数据库进行训练，构建了数字全息三维路面病害自动识别算法。三维病害AI智能识别准确率达到95.7%,在路面病害智能检测的应用中取得了较好成效。
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