基于精准病害数据与多目标优化的路面养护决策一体化方案研究

       我国公路路网已进入“全面养护”新阶段，传统路面病害养护决策存在病害测量不准、决策不够科学、资金分配不合理等实际问题。深度学习技术能精准获取路面病害数据，为养护决策提供可靠支撑，而优化决策模型是提升养护科学性的核心。本文以YOLO 系列模型获取的精准病害数据为前提，梳理路面病害养护决策的研究现状，分析现有决策模型的优势与不足，提出“精准数据输入- 深度学习预测- 多目标协同决策”一体化改进方案，涵盖数据预处理与标准化、机器学习驱动的性能预测、多目标优化养护决策三大核心模块。通过具体工程案例验证方案有效性，改进后的决策模型能让养护资金使用效益提升11.11%，，养护等级与方式的决策精准度比传统方法提升60%，性能较差的路段占比从4.2% 降至1.8%。这套“数据- 预测- 决策”的闭环体系，为路面病害养护决策的科学化、精准化提供了实用参考。