iWatchRoadv2: Pothole Detection, Geospatial Mapping, and Intelligent Road Governance
作者: Rishi Raj Sahoo, Surbhi Saswati Mohanty, Subhankar Mishra
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-10-18
备注: Under review
💡 一句话要点
iWatchRoadv2：提出基于YOLO的道路坑洼实时检测、地理空间映射与智能道路治理平台。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 道路坑洼检测 地理空间映射 智能道路治理 YOLO OpenStreetMap
📋 核心要点
- 印度道路网络复杂且维护不足，坑洼问题严重威胁安全，现有方法难以有效应对。
- iWatchRoadv2利用YOLO模型进行坑洼检测，结合GPS地理标记和OpenStreetMap实现道路健康可视化。
- 该系统通过自动化坑洼监控全流程，实现数据驱动的道路维护，提升治理透明度和效率。
📝 摘要（中文）
本文提出iWatchRoadv2，一个全自动端到端平台，用于实时坑洼检测、基于GPS的地理标记，以及使用OpenStreetMap（OSM）的动态道路健康可视化。我们创建了一个包含7000多个行车记录仪帧的自标注数据集，捕捉了印度多样化的道路状况、天气模式和光照场景，并使用该数据集对Ultralytics YOLO模型进行微调，以实现准确的坑洼检测。该系统将OCR提取的视频时间戳与外部GPS日志同步，以精确定位每个检测到的坑洼，并通过优化的后端数据库管理，利用道路段属性和承包商信息等综合元数据丰富检测结果。iWatchRoadv2引入了智能治理功能，使当局能够通过安全的登录界面将路段与合同元数据链接。当道路健康状况恶化时，系统会自动向承包商和官员发送警报，从而支持自动问责制和保修执行。直观的Web界面向利益相关者和公众提供可操作的分析，从而促进循证维修计划、预算分配和质量评估。我们经济高效且可扩展的解决方案简化了帧处理和存储，同时支持无缝的公众参与，适用于城市和农村部署。通过自动化从检测到维修验证的完整坑洼监控生命周期，iWatchRoadv2实现了数据驱动的智慧城市管理、透明的治理以及道路基础设施维护的可持续改进。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决印度道路上坑洼检测、地理定位和治理问题。现有方法通常依赖人工巡检，效率低下且成本高昂，难以实现实时监控和快速响应。此外，缺乏有效的道路健康数据可视化和智能治理工具，导致维修计划不合理、预算分配不透明，以及责任追溯困难。
核心思路：论文的核心思路是构建一个全自动、端到端的平台，利用计算机视觉技术自动检测坑洼，结合GPS数据进行地理定位，并通过OpenStreetMap进行道路健康可视化。通过智能治理功能，实现道路维护的自动化管理和责任追溯。
技术框架：iWatchRoadv2平台包含以下主要模块：1) 数据采集与标注：使用行车记录仪采集道路视频数据，并进行坑洼标注；2) 坑洼检测：使用Ultralytics YOLO模型进行坑洼检测；3) 地理定位：将OCR提取的视频时间戳与GPS日志同步，精确定位坑洼；4) 数据管理：使用优化的后端数据库管理坑洼信息、道路段属性和承包商信息；5) 道路健康可视化：使用OpenStreetMap进行道路健康可视化；6) 智能治理：提供安全的登录界面，实现道路段与合同元数据链接，并自动发送警报。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个全自动、端到端的道路坑洼监控和治理平台，实现了坑洼检测、地理定位、道路健康可视化和智能治理的集成。通过自动化坑洼监控全流程，提高了道路维护的效率和透明度，降低了成本。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 构建了一个包含7000多个行车记录仪帧的自标注数据集，用于训练YOLO模型；2) 使用OCR技术提取视频时间戳，并与GPS日志同步，实现精确的地理定位；3) 设计了一个优化的后端数据库，用于管理坑洼信息、道路段属性和承包商信息；4) 开发了一个直观的Web界面，用于道路健康可视化和智能治理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了一个包含7000多个行车记录仪帧的自标注数据集，并使用该数据集对Ultralytics YOLO模型进行微调，实现了准确的坑洼检测。该系统能够自动检测坑洼，并进行地理定位和道路健康可视化，为道路维护和治理提供数据支持。
🎯 应用场景
iWatchRoadv2平台可广泛应用于智慧城市建设、道路基础设施维护和交通安全管理等领域。该平台能够帮助政府部门和道路管理机构实时监控道路状况，及时发现和处理坑洼问题，提高道路维护效率，降低维护成本，保障交通安全。此外，该平台还可以为公众提供道路健康信息，方便公众出行。
📄 摘要（原文）
Road potholes pose significant safety hazards and maintenance challenges, particularly on India's diverse and under-maintained road networks. This paper presents iWatchRoadv2, a fully automated end-to-end platform for real-time pothole detection, GPS-based geotagging, and dynamic road health visualization using OpenStreetMap (OSM). We curated a self-annotated dataset of over 7,000 dashcam frames capturing diverse Indian road conditions, weather patterns, and lighting scenarios, which we used to fine-tune the Ultralytics YOLO model for accurate pothole detection. The system synchronizes OCR-extracted video timestamps with external GPS logs to precisely geolocate each detected pothole, enriching detections with comprehensive metadata, including road segment attribution and contractor information managed through an optimized backend database. iWatchRoadv2 introduces intelligent governance features that enable authorities to link road segments with contract metadata through a secure login interface. The system automatically sends alerts to contractors and officials when road health deteriorates, supporting automated accountability and warranty enforcement. The intuitive web interface delivers actionable analytics to stakeholders and the public, facilitating evidence-driven repair planning, budget allocation, and quality assessment. Our cost-effective and scalable solution streamlines frame processing and storage while supporting seamless public engagement for urban and rural deployments. By automating the complete pothole monitoring lifecycle, from detection to repair verification, iWatchRoadv2 enables data-driven smart city management, transparent governance, and sustainable improvements in road infrastructure maintenance. The platform and live demonstration are accessible at https://smlab.niser.ac.in/project/iwatchroad.