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道路损伤的高效检测与精细化量化分析是保障交通基础设施智能运维的关键

环节。然而，现有方法在复杂环境干扰下的特征表征能力有限，难以有效解析多尺

度损伤形态，导致检测精度受限。传统目标检测模型在面对低对比度裂缝和不规则

坑洞时，其定位精度显著下降，而分割网络在保持亚像素级边缘连续性及进行形态

学参数反演方面仍存在较大提升空间。目前主流算法面临两方面挑战：一方面，动

态特征感知能力的不足导致损伤区域在光照变化、阴影遮挡等复杂场景下的漏检

率显著上升；另一方面，受限于形态量化精度，细长裂缝的宽度估计与网