01多目视觉路表重建与摊铺质量评价
用多台相机从不同角度拍摄沥青路面，重建毫米级路表纹理，判断混合料是否离析，从而在施工阶段自动评价摊铺质量。
- 多目视觉的相机配置与标定，密集点云处理；
- 基于深度学习的端到端三维重建；
- 图像分割自动识别粗集料，在此基础上估计混合料级配；
- 由纹理与级配评价离析，指导摊铺质量的自动化、智能化评价。
依托国家自然科学基金面上项目"基于多视图几何的沥青路面摊铺离析动态检测与诊断"（2025–2028）。
你好，我是
龚红仁副教授 · 博士生导师
用计算机视觉、三维重建和大模型，把检测车采集的路面、机场道面影像变成可追踪、可评价、可执行的养护决策。
研究生hgong@tongji.edu.cn
路面检测数据约2万公里
路面图像近1000万张
机场道面数据10+个机场
每位学生至少一次TRB 年会
全额资助
全额资助
01研究方向
02路面病害智能识别与多期次演化追踪
用深度学习从检测图像中自动识别裂缝、坑槽等病害，并把检测车在同一路段多次检测的图像对齐成时间序列，跟踪病害如何发展。
- 像素级裂缝分割与按 JTG 5210-2018 类别的目标识别；
- 多期次检测图像配准，建立病害演化序列；
- 用演化序列评价病害发展、修复策略、修复时机与修复质量。
03机场道面智能检测
依托 10 余个机场的全景图像与病害数据，研究机场道面从采集、拼接到病害识别的完整流程。
- 机场道面病害检测与识别：用深度学习自动检测道面裂缝、修补等病害；研究弱监督、端到端的检测方法，减少逐像素标注的工作量；
- 机场道面全景图像拼接：把逐帧采集的道面图像拼成整条跑道、滑行道的全景，便于病害定位与复核；
- 基于三维点云的道面麻面分析：用线激光点云量化道面表面纹理与麻面。
04大模型智能体辅助养护决策
把养护规范、历史检测和养护记录交给大语言模型智能体，生成符合标准的养护建议草案，供工程师复核。
- 面向养护规范与工程资料的检索增强生成；
- 养护方案的标准合规检查；
- 养护建议草案生成，由工程师复核放行。
依托广西壮族自治区重点研发计划项目。
05路面大数据与物理信息建模
从长期路面性能数据、检测数据和力学模型中挖掘规律，服务路面设计、评价与养护。我关注的三个方向：
- 路面性能预测：用长期性能数据和多源检测数据，预测平整度、裂缝、车辙等指标的发展。关注迁移学习和少样本学习，让历史数据不足的路网也能建立可靠的预测模型。
- 新路与旧路的工程特性（模量）估计：由落锤式弯沉仪、高速弯沉仪的弯沉数据快速反演各结构层模量。用力学正演生成大规模数据训练机器学习模型，实现路网级、近实时的结构评价，兼顾新建路面与在役旧路。
- 物理信息模型：多尺度与多物理场仿真：把力学、传热、老化等物理规律嵌入神经网络，在数据稀疏时仍保持物理一致性，用于路面温度场、力学响应和全寿命性能的预测。前沿方向包括多保真度建模、仿真与试验融合、神经算子，以及面向路面数字孪生的应用。
驾驶行为与交通安全方面的数据挖掘工作，见代表论文。
02研究成果
算法与软件
- PavementCracker 路面病害智能处理软件：课题组开发的桌面软件，把检测车采集的路面影像转成符合 JTG 要求的病害调查结果。AI 自动识别病害，复核人员逐条确认、修正，最后导出 JTG 调查表和 PCI、PQI、RQI 等指标，可直接报送农村公路系统。已服务山东、福建、重庆、广西、新疆等省市的路面检测。
llmPMS 养护决策平台
llmPMS 把检测数据、养护规范和工程经验接入一个懂规范的决策助手，直接回答养护工程师的三个问题：哪里该修、怎么修、花多少钱，并且每个数字、每条建议都能查到出处。
- 01检测数据
- 02规范评定
- 03路段研判
- 04方案推荐
- 05工程师放行
- 规范评定：按 JTG 5210 由检测数据计算 DR、PCI、RQI、PQI 等指标，数值全部由确定性引擎计算，可复现、可核对；
- 路段研判：病害沿桩号的分布、指标曲线与病害影像联动，快速定位需要养护的路段；
- 条款级方案推荐：检索经过入库审查的公路养护规范，按 JTG 5142 推荐候选方案，每条建议引用到具体条款；
- 趋势与成本：预测性能发展趋势，比选全寿命周期成本；
- 项目库与计划：把路段结论汇入项目库，形成年度养护计划。
可信设计：数值只由确定性引擎计算 · 建议引用到规范条款 · 证据不足转人工 · 工程师复核放行 · 私有化部署，数据不出网
学生可以参与规范入库审查、方案复核和平台模块开发。
荣誉
- 2025 年中国公路学会科学技术进步奖二等奖；
- 2026 年入选全球前 2% 顶尖科学家"年度科学影响力排行榜"（Elsevier Data Repository，第 9 版，doi:10.17632/btchxktzyw.9）；
- 两次获国际长期路面性能（LTPP）数据分析竞赛一等奖（2018、2020）；
- 上海市"海外高层次人才"计划（2021）；
- ESI 高被引论文 1 篇；
- Journal of Road Engineering 青年编委。
学生获奖
- 2026 年全国智能交通创新创业大赛二等奖；
- 2025 年基础设施大数据分析大赛三等奖；
- 2024 年"挑战杯"上海市银奖；
- 2024 年国际智能仿真竞赛三等奖；
- 2022 年中国公路学会"天工杯"数字交通大赛银奖。
代表论文
- A weakly-supervised deep learning model for end-to-end detection of airfield pavement distress. International Journal of Transportation Science and Technology, 2025. doi:10.1016/j.ijtst.2024.02.010
- Scaling from macro to micro: A novel approach to bridging gaps in multiple pavement texture scales using generative neural networks. Transportation Research Part C, 2025. doi:10.1016/j.trc.2025.105108
- Modeling aggressive driving behavior based on graph construction. Transportation Research Part C, 2022. doi:10.1016/j.trc.2022.103654
- Two-vehicle driver-injury severity: A multivariate random parameters logit approach. Analytic Methods in Accident Research, 2022. doi:10.1016/j.amar.2021.100190
- Environmental impact assessment of pavement road bases with reuse and recycling strategies: A comparative study on geopolymer stabilized macadam and conventional alternatives. Transportation Research Part D, 2021. doi:10.1016/j.trd.2021.102749
- Modeling traffic noise in a mountainous city using artificial neural networks and gradient correction. Transportation Research Part D, 2020. doi:10.1016/j.trd.2019.11.025
- Trajectory Prediction and Risk Assessment in Car-Following Scenarios Using a Noise-Enhanced Generative Adversarial Network. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024. doi:10.1109/TITS.2024.3454705
03研究资源
数据
约 2 万公里，近 1000 万张路面图像路面病害检测数据
30 万张像素级裂缝精细标注
50 万个，类别符合 JTG 5210-2018病害目标识别样本
10 余个机场机场道面全景图像与病害数据
学生参与标注、清洗与建模。
软件
PavementCracker 与 llmPMS：学生可以试用、参与复核，并参与模块开发。
设备
多功能道路检测车（商用设备）：搭载线阵相机、三维激光轮廓相机、激光测距与加速度计、景观相机和定位设备，按里程等间距触发采集。学生了解采集流程与相机标定。
算力
共 11 块 RTX 3090 及以上的 GPU：RTX 6000 Pro ×1、RTX 5090 ×2、RTX 4090 ×4、RTX 3090 ×4。另提供充足的前沿大模型 API 额度。
04招生与教学
招生
| 类别 | 专业 | 方向 |
|---|---|---|
| 博士生 | 082300 交通运输工程（学术型） | 数智交通基础设施、航空运输与低空交通 |
| 硕士生 | 082300 交通运输工程（学术型） | 数智交通基础设施、航空运输与低空交通 |
给学生
- 全额资助参加美国交通研究委员会年会（TRB Annual Meeting），每位学生至少有一次机会；
- 提供充足的前沿大模型 API 额度；
- 真实的大规模检测数据和工程项目；
- 入门路径：从 C/C++ 起步，学习智能传感与信息处理、计算机视觉，一步步进入课题；刚进组可以先复现一个裂缝检测模型。
课程
- 本科：《智能传感与信息处理》（与季元进、丛林合开）《C/C++编程语言》《计算机视觉》《道路工程与机场工程》
- 研究生：《智能交通基础设施》《Smart Road Infrastructure》《交通数据处理与应用》
学生指导
博士
在读
周愉惠2022 级
《基于多视角摄影的沥青路面摊铺均匀性检测与智能评价研究》
硕士
在读
张泽君2026 级
周奕男2025 级
《弱GNSS信号下视觉惯性辅助的路面病害定位方法研究》
丁伟杰2025 级
《基于检索增强大语言模型的路面养护建议生成方法研究》
邓柳英2024 级
《基于图像与点云融合的沥青混合料集料分割与均匀性评价》
韩子琦2024 级
《面向数轨列车的沥青路面结构设计方法研究》
已毕业
周阿楚2026 届
《面向沥青路面病害自动识别的预训练模型构建与优化方法研究》
去向：拓维信息系统股份有限公司
同济大学优秀学生、优秀毕业生，最高获同济大学优秀硕士奖学金（比亚迪奖励金）。2024 年赴香港城市大学参加第二届国际交通基础设施智能仿真大赛获三等奖；参加同济大学首届“气候变化与全球治理”极地暑期学校（挪威）；作为项目负责人以《见危知护—机场道面表观破损自动化检测与智慧维养系统》获同济大学第九届“卓越杯”金奖、第十四届“挑战杯”上海市大学生创业计划竞赛银奖。2025 年参加同济大学—尼斯索菲亚综合理工学校智能建筑短期访学。2026 年赴美国华盛顿参加交通领域顶级会议 Transportation Research Board 年会（PD2: A Swin Transformer Driven DINO for Pavement Distress Detection）。
合作导师
季元进
副教授，硕/博导 · 同济大学铁道与城市轨道交通研究院
副教授，英国谢菲尔德大学联合培养博士，芬兰阿尔托大学访问学者。以第一/通信作者发表录用SCI/EI论文20余篇；授权发明专利7项；主持国家自然青年科学基金，中国博士后科学基金，参与科技部支撑计划两项，获得博士后创新人才支持计划、上海市“超级博士后”激励计划（日常）、交通运输协会科技进步奖一等奖、同济大学优秀出站博士后等，长期从事车辆动力学领域的科研工作，目前研究集中在宏观/微观钢轮钢轨接触方面，胎地接触方面，以及机器学习/深度学习在轨道交通领域的应用。
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教育与工作经历
教育经历
- 2015.09~2019.06 同济大学 载运工具运用工程 博士学位
- 2017.12~2018.12 谢菲尔德大学（The University of Sheffield）机械工程（轨道）联合培养博士
工作经历
- 2022.09~至今 同济大学铁道与城市轨道交通研究院，现任副教授
- 2019.07~2022.07 同济大学机械工程博士后流动站，博士后
简介
龚红仁，同济大学交通学院交通设施系副教授、博士生导师。2018 年毕业于美国田纳西大学，获土木工程博士学位和统计学硕士学位，随后在该校从事博士后研究；2021 年 1 月加入同济大学。
研究围绕道路与机场基础设施的智能检测与养护决策：用多目视觉重建路表纹理，评价摊铺离析与施工质量；用深度学习识别路面与机场道面病害，并利用多期次检测图像追踪病害演化；研究机场道面全景拼接与三维点云分析；探索大模型智能体辅助养护决策，以及路面性能预测、模量估计与物理信息建模。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目，承担广西壮族自治区重点研发计划项目等。课题组开发的 PavementCracker 软件已服务山东、福建、重庆、广西、新疆等省市的路面检测。
2025 年获中国公路学会科学技术进步奖二等奖，2026 年入选全球前 2% 顶尖科学家年度科学影响力排行榜；两次获国际长期路面性能（LTPP）数据分析竞赛一等奖；入选上海市“海外高层次人才”计划；担任 Journal of Road Engineering 青年编委。
教育经历
- 2013.8-2018.8，美国田纳西大学，博士研究生，土木工程,
- 2014.8-2018.8，美国田纳西大学，硕士研究生，统计学
- 2010.9-2013.6，重庆交通大学，硕士研究生，道路与铁道工程
- 2006.9-2010.6，重庆交通大学，学士，公路与城市道路工程
工作经历
- 2018.6-2020.10，美国田纳西大学，土木与环境工程学院，博士后副研究员
- 2021.1-至今，同济大学交通学院，现任副教授