Enhancing Pothole Detection and Characterization: Integrated Segmentation and Depth Estimation in Road Anomaly Systems

📄 arXiv: 2504.13648v1 📥 PDF

作者: Uthman Baroudi, Alala BaHamid, Yasser Elalfy, Ziad Al Alami

分类: cs.CV, eess.SY

发布日期: 2025-04-18

💡 一句话要点

提出结合分割与深度估计的道路异常检测系统，提升坑洼识别与表征能力。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 道路异常检测 坑洼检测 图像分割 深度估计 YOLOv8-seg 迁移学习 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有道路异常检测方法难以提供坑洼的完整表征，限制了其在道路维护和自动驾驶中的应用。
  2. 该论文提出一种结合图像分割和深度估计的方法，利用YOLOv8-seg模型进行坑洼检测和深度信息提取。
  3. 通过在沙特阿拉伯道路环境中收集的数据集进行验证，该方法能够更全面地表征道路坑洼。

📝 摘要（中文）

道路异常检测在道路维护和提升驾驶员及车辆安全方面起着关键作用。近年来，用于道路异常检测的机器学习方法克服了手动分析和异常计数的繁琐耗时过程；然而，它们通常无法提供对道路坑洼的完整表征。本文利用迁移学习，采用预训练的YOLOv8-seg模型，通过车载相机拍摄的数字图像自动表征坑洼。我们的工作包括创建一个新的数据集，包含来自沙特阿拉伯Al-Khobar市和KFUPM校园不同道路环境的图像及其对应的深度图。我们的方法执行坑洼检测和分割，以精确定位坑洼并计算其面积。随后，将分割后的图像与其深度图合并，以提取有关坑洼的详细深度信息。与以往基于深度学习的道路异常检测系统相比，这种分割和深度数据集成提供了更全面的表征。总的来说，该方法不仅有潜力通过改进道路危险的检测和表征来显著增强自动驾驶车辆的导航能力，而且还有助于道路维护部门更有效地应对道路损坏。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决道路坑洼检测与表征不完整的问题。现有方法通常只关注坑洼的定位和计数，缺乏对其深度信息的有效提取，导致无法准确评估坑洼的严重程度，影响道路维护决策和自动驾驶安全性。

核心思路：论文的核心思路是将图像分割与深度估计相结合。首先利用图像分割技术精确定位坑洼区域，然后将分割结果与深度图融合，提取坑洼的深度信息，从而实现对坑洼的全面表征。这种方法能够提供坑洼的大小、形状和深度等关键信息。

技术框架：整体框架包括数据采集、坑洼检测与分割、深度信息提取和信息融合四个主要阶段。首先，通过车载相机采集道路图像和深度图。然后，使用预训练的YOLOv8-seg模型进行坑洼检测和分割，得到坑洼的精确位置和轮廓。接着，将分割后的图像与深度图进行融合，提取坑洼区域的深度信息。最后，将分割和深度信息进行整合，生成对坑洼的全面表征。

关键创新：该论文的关键创新在于将图像分割和深度估计相结合，用于道路坑洼的全面表征。与传统方法相比，该方法不仅能够定位坑洼，还能够提取其深度信息，从而提供更准确和全面的坑洼描述。此外，使用YOLOv8-seg模型进行坑洼检测和分割，提高了检测精度和效率。

关键设计：论文采用预训练的YOLOv8-seg模型作为分割网络，并针对道路坑洼的特点进行了微调。深度图的获取通过车载深度相机实现。在深度信息提取阶段，论文采用了将分割后的图像与深度图进行像素级对齐的方法，确保深度信息的准确性。损失函数方面，使用了标准的分割损失函数，例如Dice loss或交叉熵损失。

📊 实验亮点

该研究创建了一个包含图像和深度图的新型道路坑洼数据集。实验结果表明，结合分割和深度估计的方法能够更全面地表征道路坑洼，相较于仅使用图像分割的方法，能够提供更丰富的坑洼信息，为后续的道路维护和自动驾驶应用提供更可靠的数据支持。具体性能数据未知，但论文强调了信息表征的完整性提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于道路维护管理、自动驾驶和高精度地图构建等领域。通过准确检测和表征道路坑洼，可以帮助道路维护部门及时发现和修复道路损坏，提高道路安全性。在自动驾驶领域，该技术可以帮助车辆识别和避开道路障碍，提高行驶安全性。此外，该技术还可以用于构建高精度地图，为自动驾驶提供更准确的环境信息。

📄 摘要（原文）

Road anomaly detection plays a crucial role in road maintenance and in enhancing the safety of both drivers and vehicles. Recent machine learning approaches for road anomaly detection have overcome the tedious and time-consuming process of manual analysis and anomaly counting; however, they often fall short in providing a complete characterization of road potholes. In this paper, we leverage transfer learning by adopting a pre-trained YOLOv8-seg model for the automatic characterization of potholes using digital images captured from a dashboard-mounted camera. Our work includes the creation of a novel dataset, comprising both images and their corresponding depth maps, collected from diverse road environments in Al-Khobar city and the KFUPM campus in Saudi Arabia. Our approach performs pothole detection and segmentation to precisely localize potholes and calculate their area. Subsequently, the segmented image is merged with its depth map to extract detailed depth information about the potholes. This integration of segmentation and depth data offers a more comprehensive characterization compared to previous deep learning-based road anomaly detection systems. Overall, this method not only has the potential to significantly enhance autonomous vehicle navigation by improving the detection and characterization of road hazards but also assists road maintenance authorities in responding more effectively to road damage.