本文提出了一种高效的道路病害识别方法，结合图像自动化技术和深度学习，使用卷积神经网络模型进行裂缝检测。研究表明，ResNet和VGG16模型的检测精度可达98%。此外，提出的YOLO9tr模型具备高精度和实时检测能力，适用于道路状况监测。同时，开发的多模态框架PaveCap提升了铺路条件的自动评估效率，为发展中国家提供了有效的路面病害检测解决方案。

本文提出了一种高效的道路病害识别方法，利用图像自动化技术和深度学习模型（如ResNet和VGG16）进行裂缝检测，精度高达98%。研究还开发了GPR-MVFD框架，优化了基床病害检测。YOLO9tr模型在道路损坏检测中表现优异，适用于实时监测，为道路基础设施维护提供了有效解决方案。