Crack, a typical term most people know, is a common form of distress or damage in road pavements and railway sleepers. It poses significant challenges to their structural integrity, safety, and longevity. Over the years, researchers have developed various data-driven technologies for image-based crack detection in road and sleeper applications. The image-based crack detection has become a promising field. 

Many researchers use ensemble learning to win the Road Damage Detection Challenge. The challenge provides a street view dataset from several countries from different perspectives. The version of the dataset is 2020, which contains images from Japan, India, and Czech. Thus, the dataset inherits a domain shift problem. Current solutions use ensemble learning to deal with such a problem. Those solutions require much computational power and challenge adaptability in real-time applications. To mitigate the problem, the thesis experiments with various data augmentation techniques that could improve the base model performance. The main focuses are erasing a crack from an image using generative AI (Erase), implementing road segmentation by using the Panoptic Segmentation (RS) and injecting a perspective-aware synthetic crack (InjectPa) into the segmented road surface in the image. The results show that compared to the base model, the Erase + RS techniques improve the model's F1 score when trained only on Japan in the dataset rather than when trained on three countries simultaneously. Moreover, the InjectPa technique does not help improve the base model in both scenarios.

Then, the experiment moved to the SBB dataset containing close-up images of sleepers from cameras mounted in front of the diagnostic vehicle. This section follows the same techniques but changes the segmentation model to the Segment Anything Model (SAM) because the previous segmentation model was trained on a street view dataset, making it vulnerable to close-up images. The Erase + SAM techniques show improvement in bbox/AP and validation loss. Nevertheless, it does not improve the F1 score significantly compared to the base model. 

This thesis also applies the explainable AI name D-RISE to determine which feature most influences the model decision. D-RISE shows that the augmentation model can pay attention to the damage type pothole for road pavements and defect type spalling for sleepers than other types. Finally, the thesis discusses the results and suggests a strategy for future study. 

Sprickor, en typisk term som de flesta känner till, är en vänlig form av skador i vägbeläggningar och järnvägsslipers. Det innebär betydande utmaningar för strukturella integritet, säkerhet och livslängd. Under årens lopp har olika datadrivna tekniker utvecklats för bildbaserade sprickdetektering i vägbeläggningar och järnvägsslipers applikationer. Den bildbaserade sprickdetekteringen har blivit ett lovande område.

Många forskare använder ensembleinlärningsmodeller för att vinna den Road Damage Detection Challenge (Vägbeläggningar Detektering Utmaning). Utmaningen ger en Gatuvy dataset från flera länder från olika perspektiv. Versionen av datasetet är 2020 som innehåller bilder från Japan, Indien och Tjeckien. Därför ärver datasetet  ett domänskiftproblem. Nuvarande lösningar använder ensembleinlärning för att hantera ett sådant problem. Dessa lösningar kräver mycket datorkraft och utmanar anpassningsförmågan i realtidsapplikationer. För att mildra problemet, denna avhandling prover många tekniker för dataökningar som kan förbättra basmodellens prestanda. Huvudfokusen är att radera en spricka från en bild via en generativ AI (Erase), implementera vägyta segmentering via den Panoptic Segmentation (RS), lägga en persective-aware syntetik spricka (InjectPa) till segmenterade vögytan in bilden. Resultaten visar att den Erase + RS ökningsteknikerna förbättrar modellens F1 score när den tränas på Japan i datasetet i stället för att tränas alla länder samtidigt. Dessutom förbättrar den InjectPa tekniken inte basmodellen på båda fallen. 

Därefter flyttades experimentet till SBB-datasetet som innehåller närbilder av järnvägsslipers från kameror monterades framför ett diagnosfordon. Denna section följer de samma teknikerna men ändra segmentering modellen till den Segment Anything Model (SAM) eftersom förra segmentering modellen tränades på en Gatuvy dataset vilket gör den sårbar för närbilder. Den Erase + SAM ökningsteknikerna visar förbättringar på bbox/AP och validering. Ändå förbättrade den inte F1 score avsevört jämfört med basmodellen. 

Denna avhandling tillämpar också Förklarbar AI-namnet D-RISE för att avgöra vilken funktion som mest påverkar modellbeslutet. D-RISE visar att modellen som har dataökning kan uppmärksamma skadetypen potthål för vägbeläggningar och defekttypen spjälkning för järnvägsslipers än andra typer. Slutligen diskuterar avhandlingen resultaten och föreslår en strategi för framtida arbetsinsatser.