近期，我院徐政超老师撰写的题为《Pavement Image Enhancement in Pixel-Wise Based on Multi-Level Semantic Information》学术论文在国际著名期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》（中国科学院工程技术领域：1区Top）期刊上发表。

该论文针对路面病害检测场景中与路面纹理相似度较高的伪病害引发的灌封裂缝误检测问题开展研究，提出了一种高分辨率-像素到像素（HR-Pix2Pix）路面病害图像增强算法。该算法通过减少路面污渍、刹车痕和阴影等伪路面病害造成的语义干扰，采用一种新颖的生成器架构构建生成对抗神经网络，通过融合多层次语义特征自动定位图像中的伪路面病害纹理，并参照该区域周围的路面纹理将该区域填充（生成）为正常路面纹理。为进一步提高语义分布增强图像的质量，该论文设计了一种混合损失函数用于网络模型优化。实验结果表明，使用HR-Pix2Pix算法增强后的路面图像进行灌封裂缝检测，能显著减少路面病害的误检测，有效提高灌封裂缝检测的准确性。（撰稿：张凯兵 审核：薛涛、赵雪曼）

徐政超，博士在读，工程师。博士就读于长安大学信息工程学院，研究方向为智能交通、路面病害检测和AI图像生成等。参与国家自然科学基金、中国博士后科学基金、陕西省教育厅科研计划、陕西省重点研发项目-揭榜挂帅项目，以及企业委托研发等多个项目。在国内外主流期刊上发表SCI检索学术论文7篇，其中高被引论文1篇。