本发明为基于人机交互和深度学习的路面健康检测“元”方法，采用了人机交互和虚拟现实的原理，真正意义上将人工与计算机视觉结合在了一起，利用高准确率的计算机视觉模型对于人工进行提示，对于单一且枯燥的路面场景，省去了人眼大部分的寻找病害的工作，检测时利用人工辅助实时判断计算机视觉的识别结果，依靠人机交互实时纠正，弥补了当前路面检测方法和仪器在传统人工检测和计算机视觉检测之间的衔接空白，提高了计算机视觉对于复杂路面情况的正确率，又改善了人工检测的效率低下、需要封闭交通的缺点，对于低等级公路、次干路和支路行驶速度低，路面的病害情况复杂多样的情况，具有很高的实用性。