CDF企讯 | [同陆云]首席科(kē)學(xué)家杜豫川教授原创论文(wén)入选ESI全球Top 0.1%

创东方于2022年1月对上海同陆云交通科(kē)技有(yǒu)限公司（简称：同陆云）进行了A轮投资。同陆云依托智能(néng)传感、人工智能(néng)、大数据等赋能(néng)基础交通设施性能(néng)感知与管理(lǐ)，致力于成為(wèi)道路优质管养数字服務(wù)领导者。

本次论文(wén)入选ESI全球Top 0.1%的同济大學(xué)交通运输工程學(xué)院杜豫川教授同时担任同陆云首席科(kē)學(xué)家。

根据基本科(kē)學(xué)指标库ESI（Essential Science Indicators）的最新(xīn)统计数据，以同济大學(xué)交通运输工程學(xué)院杜豫川教授為(wèi)第一作者和通讯作者，同济大學(xué)道路与交通工程教育部重点实验室為(wèi)第一完成单位，发表在道路工程领域权威國(guó)际期刊International Journal of Pavement Engineering（JCR Q1區(qū)期刊，影响因子為(wèi)4.139）的论文(wén)“Pavement distress detection and classification based on YOLO network”（2021年，22卷，13期，p.1659-1672）入选工程（Engineering）领域ESI全球TOP 0.1%热点论文(wén)。

ESI Top 0.1%热点论文(wén)是指发表于近两年内某學(xué)科(kē)领域中被引用(yòng)次数排名在前0.1%以内的文(wén)章。

该研究是机器视觉算法在路面损伤检测和评估方面的率先探索之一，利用(yòng)高速工业相机对路面图像信息进行拍摄采集，形成了5万余张标签化的数据集可(kě)作為(wèi)模型输入，通过基于深度學(xué)习的目标检测框架YOLOv3网络进行路面损伤的自动检测和分(fēn)类，并提取路表材质的形态特征，便于后续对于损伤的时空维度持续跟踪。

该方法可(kě)大大降低人工作业的成本，而且处理(lǐ)速度极快，每秒(miǎo)可(kě)处理(lǐ)40余张图片，能(néng)够满足道路管养对路面损伤检测日益增長(cháng)的需求，相关算法已经在國(guó)内十余省市进行了规模化的工程应用(yòng)，具有(yǒu)很(hěn)好的推广前景。

ESI是由世界著名的學(xué)术信息出版机构美國(guó)科(kē)技信息所（ISI）推出的衡量科(kē)學(xué)研究绩效、跟踪科(kē)學(xué)发展趋势的基本分(fēn)析评价工具，是基于汤森路透Web of Science（SCIE/SSCI）所收录的全球11000多(duō)种學(xué)术期刊的数千万条文(wén)献记录而建立的计量分(fēn)析数据库。

ESI对全球所有(yǒu)的SCIE、SSCI库中2005年以来的论文(wén)数据进行统计，按被引频次的高低确定出衡量研究绩效的阈值；ESI高被引论文(wén)已成為(wèi)当前衡量和评价國(guó)家/地區(qū)科(kē)研水平、机构學(xué)术声誉、學(xué)科(kē)水平、科(kē)學(xué)家學(xué)术影响力以及期刊學(xué)术水平的一个重要指标。