本文介绍了一种用于道路数据获取的传感系统及其在坑洞检测中的应用，综述了计算机视觉算法，包括传统图像处理和深度学习方法。研究表明，利用车联网数据和深度学习模型可以提高道路基础设施映射的准确性，并提出了一种新型交通数据收集系统，以改善交通管理和安全性。

该研究通过创新方法解决了自动驾驶中车道准确定位的问题，实验证明使用受人类驾驶启发的网络模型能够显著提高车道识别准确性，推荐使用FENetV2进行车道导航。未来的研究方向包括收集道路数据和整合双重框架。