随着我国经济的高速发展,高等级道路在公路中的比重迅速增长,但相应的路面检测评价技术水平却较为滞后。目前我国虽然已建立了较完善的道路检测和路面质量评价系统,但传统的路面破损特征的检测与识别主要是靠人工进行观察和评价,费时费力、劳动强度大、效率低、测量结果受主观因素影响较大;在面大量广的道路路面裂缝识别方面,已有较多的研究在运用计算机进行图像自动识别,但仍存在着效率和准确率均不高等困难和难点。本论文在使用国际上先进的道路综合检测车鹰眼2000(澳大利亚公路研究集团有限公司(ARRB)发明制造)等硬件的基础上,通过开发相应的软件,结合我国道路检测相关的标准及规范,对路面平整度、路面损坏状况、路表抗滑能力等多个评价指标进行研究,提出了基于变权模型和加权几何平均值等方法的路面综合评价方法,给出了一套更为快速有效及科学合理的路面评价体系。借助该检测车建立的高等级道路路面综合评价体系可直接为高等级道路的养护维修、竣工验收等提供可靠的技术参考与支持。另外,根据该检测车所测得的大量路面裂缝图像,结合神经网络方法,对路面裂缝图像识别方法的流程进行了初步研究,编制了相应的MATLAB程序,识别效果较好。根据本文提出的方法和程序,可针对路面进行快速精确的检测和评价,可以准确快速地确定检测道路是否验收合格,是否需要维修和如何进行维修,并为维修加铺提供准确的设计参数,将为高等级道路的建设和管理做出贡献,产生良好的社会效益和经济效益。