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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">UAID</journal-id><journal-title-group><journal-title>Urban Architecture and Development</journal-title></journal-title-group><issn>2995-2441</issn><eissn>2993-270X</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/UAID.10133</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>高速公路路面自动化检测技术研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/UAID/2/3/10.61369/UAID.10133</url><author>张顺雨</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>3</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-03-20</published-time></date></history><abstract>新时期公路工程建设工作的开展，特别是合理利用公路路基施工技术，既能保证路基工程质量，又能提高公路工程的总体效益。因此，在新时期，为了适应社会发展的需要，必须合理运用路基施工技术。本文聚焦于高速公路路面自动化检测技术，详细阐述了其检测内容，包括路面平整度、车辙状况、损坏程度、抗滑性能以及结构强度等方面。深入探讨了各项自动化检测技术的应用路径，分析了该技术高效性、经济性、精准性等主要特点，旨在为提升高速公路路面检测水平、推动道路养护与建设的科学化发展提供理论与实践支撑。</abstract><keywords>高速公路,路面结构,自动化检测,技术路径</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 董晶．信息技术下装配式建筑智慧建造体系构建［J］．城市建筑．2022,19(16).[2] 熊涛，席恩伟，闫文佳．基于红外光谱分析与改进CNN 的智能道路质量检测技术［J］．工业仪表与自动化装置，2023（5）：98-102.[3] 杨木根．公路软土路基自动化益测及灰色模型预测研究［J］．低温建筑技术，2023（5）：89-92.[4] 柳雨豪，罗浩原，黄晓明．智能公路系统下的路面病害图像检测技术综述［J］．现代交通与冶金材料，2023（1）：9-20.[5] 曾锋，周东东，孙一方．高速公路混凝土预制梁智能制造技术研究［J］．公路与汽运，2023（2）：122-126.[6] 倪健．无损检测技术在高速公路施工检测中的应用［J］．国际援助，2022（7）：141-143.[7] 宋书康，靖立峥，祁冰等．基于路面跳车检测技术的研究［J］．山东交通科技，2022（5）：156-158.[8] 方筠．高速公路沥青路面施工工艺质量的控制研究［D］．陕西：长安大学，2008.[9] 陆卫东．基于物联网传感技术的高速公路边坡自动化安全监测系统应用研究［J］．经天纬地，2023（5）：61-65.[10] 朱云，凌志刚，张雨强．机器视觉技术研究进展及展望［J］．图学学报．2020,(6).</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
