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智能AI巡检平台（数字路长）
“车载人走”的传统方式开展，不仅效率较低，成本高、主观性较强。同时，巡查结果缺乏可量化、直观化的管理及呈现方式，造成日常路面养护数据无法有效积累，公路管理部门难以全面、及时地掌握公路养护现状。此外，巡查结果（如视频、图像等）利用程度不高，未将巡查结果运用于日常养护工作及其余工作（如资产调查、安全风险隐患排查等），造成巡查结果无法高效沉淀。《公路养护技术标准》（JTG 5110-2023）第4.3.2条对日常巡查提出更高的频率要求，结合部省有关要求，为提高日常养护巡查、资产调查和隐患排查工作质量和效率，研发了智能AI巡检平台。
智能AI巡检一体技术方案体系，由一个便携式快速采集终端、一组AI智能识别算法、一套数据管理系统组成。快速采集终端采用便携式运动相机，可在现有养护巡查、路政及公交车辆上快速搭载，无需改装，使采集工作变得十分便捷，终端集成GPS模块，采集影像包含GPS位置信息，便于成果定位。AI智能识别算法以目前工业效果最好的分割模型为基础进行改进，形成轻量化、高精度的分割检测模型算法，在终端采集的同时快速、准确地识别日常养护量化评分办法所涉及的评价指标（除桥隧外）及公路资产。数据管理系统基于Web GIS可视化分析技术，将检测结果通过类似于导航地图的可视化方式，直观呈现和管理宏观、中观、微观的角度检测的数据结果。
利用前方景观和路面图像数据，对路面及沿线设施的病害进行分类，分为一般病害（如裂缝、龟裂等）和紧急病害（如大型抛洒物、坑洞、违规占道等）。针对紧急病害，实现边采集边分析边上报的解决方法，确保问题能够及时得到处理和解决，来提升道路及设施的安全性和可靠性。对于一般病害，制定定期分析与上报的计划，及时有效地发现问题并采取对应的维护措施，以确保路面和设施的良好状态。
利用前方景观和路面图像数据，对公路资产的设置情况和属性变更情况做全自动分析，及时了解公路设施的状态和变化，为公路养护统计年报等提供较为可靠的数据支撑。如本技术可识别水泥混凝土护栏、波形护栏、标线等条状物的长度，道口桩、标志牌等点状物的位置，通过图像数据分析自动识别和记录，并输出管理所需的统计报表，有利于摸清养护家底。
通过自动及人工的方式预先标定急弯、陡坡、平交口等潜在隐患路段的位置，对标定路段内安全设施的设置情况和完好情况做识别和评价，全方面了解路段的安全运作时的状态。如通过图像识别技术对交通标志、护栏等安全设施的设置情况做检测，分析其完好程度和是不是真的存在损坏或缺失的情况。同时，通过人工审核的方式对识别结果做验证和修正，确保评价结果的准确性和可靠性。
快速采集终端仅包含2个运动相机及1个工控箱，采用类似行车记录仪的安装方法，无需复杂的设置和调试过程，且对载车无要求，可安装于巡查车、路政车、公交车等多种载车上。开始采集时，仅需打开开机键即可采集，过程无需任何人为干预。采集完成，只需将工控箱与网口连接，即可自动传输数据。单套采集设备成本低、使用技术门槛低、巡查结果人工干预程度低使得巡查成本明显低于传统的人工巡查模式。
本技术具有广泛的识别范围，目前包含10类路面病害、12类设施病害，26类资产调查，能够涵盖大部分日常管理工作所涉及的工作对象，且对采集的前方景观和路面图像数据可进行自动识别、依据识别结果自动预警、并按照所需的格式自动统计报表，智能化程度高。
利用采集设备所获得的仅为前方景观、路面图像和对应的经纬度信息（一源），但结合自动识别，实现了病害调查、资产调查、安全风险隐患排查多管理用途（多用），且对源数据来进行图像或视频的展示及保存，长期溯源。
支持多维度源数据的整合，能够将不同来源的数据来进行整合分析，为管理人员提供全面的信息。同时，通过可视化展示，将分析结果以图表、图形等形式直观展示在看板上，使复杂的数据变得直观易懂，帮助管理人员更好地理解数据，做出更准确的决策。
智能AI巡检一体技术解决方案优势，可归纳为“快速便捷、经济性强”“智能化、自动化程度高”“可视化程度高、直观性强”“可量化指标、多维统计分析，科学决策能力强”，充足表现了智能化自动化养护管理的模式创新。且可与多功能路况快速检测系统定期性检测作业模式形成有效互补，全方面提升日常一线养护工作的智能化、信息化水平。
外拍相机和计算机软件分析系统共同构成了检测系统，单套采集设备成本不足8000元。可利用日常养护或路政巡查车辆（或公交车、校车）搭载后，平均每公里采集数据不足4分钟，大幅度的降低了巡查成本，工作效率比纯人工检查提高约8倍至10倍，且使用门槛低，一线养路工人经过简单培训就可以使用，能够大范围的应用于面广量大的普通干线公路和农村公路养护或路政巡查、资产调查和安全风险隐患排查工作。
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