坑槽作为沥青路面最主要的损坏类型,不仅对道路结构产生影响,同时会对交通安全造成危害。随着我国高速公路里程的不断增长,交通量特别是重载交通量的持续快速增加,使得公路养护管理任务繁重而紧迫。全面综合、可靠快速的掌握坑槽多维度指标不仅能及时、有效的预防由坑槽引起的道路安全事故,还能为养护管理决策提供依据;对于保障道路通行能力和服务水平,提升公路养护决策的科学化水平和养护资金使用效率具有重要意义。目前国内广泛采用单一的面积指标衡量坑槽的严重程度,但由于坑槽成因的复杂性造成坑槽深度的多样性,同一面积数值可能对应不同的路面结构层破坏程度,因而严重影响路面结构层的损伤层位识别,同时也无法反映路面与车辆作用的真实情况,使得分析现有的坑槽面积检测数据无法为管理者提供全面、真实、准确的坑槽信息,制约了公路养护管理的科学化、精细化发展。本文通过大量相关资料和文献,详细阐释了三维激光检测系统的组成及原理,并根据设备自身的特点和参数构建了三维激光室内检测系统与室外三维激光检测车;分析了检测过程中原始数据产生缺失点与突变点的原因,开发了基于八邻域填充法与阈值剔除法的异常点处理方法;基于异常值处理后的数据,本文提出坑槽多维度指标提取方法,并在室内试验中对该方法的准确性与可重复性进行了验证。在此基础上,分析了激光线纵向间距对坑槽多维度指标提取的误差影响规律并给出了误差回归方程;对于实地坑槽检测,利用卷积神经网络算法对沥青路面坑槽进行了有效识别,同时,为了提高坑槽多维度指标提取的计算效率,采用OSTU图像二值化方法与方向包围盒确定坑槽特征区域。最后,利用上述方法对实地坑槽进行了检测,其准确性满足工程要求;最后,借助MATLAB平台编制了路面坑槽多维度特征参数提取软件,实现了坑槽多维度特征参数的自动提取。基于三维激光建立的沥青路面坑槽识别与多维度指标提取方法,是对我国现有坑槽分析技术完善和补充。研究有助于我国沥青路面病害检测分析水平的提高,对推进公路养护管理的科学化、精细化建设具有重要的意义。