云天励飞AI方案助力道路巡检提质增效

　　【交通运输部在《“十四五”公路养护管理发展纲要》中提出研制推广基于人工智能的自动化巡查应用、通过算法模型汇集分析数据以提高决策水平等要求,智能化升级和提质增效成为道路管养的重要课题】

　　随着交通工具的普及和城市化进程的加速,道路建设和养护已成为现代城市中不可或缺的公共服务。根据交通运输部统计数据,到2021年末,我国公路养护里程超过525万公里,占公路总里程的99.4%,足以见得道路养护任务重大,道路巡检作为道路养护工作的基础环节,其主要任务是发现和记录道路病害,以便及时进行养护维修。近年来,人工智能技术开始在该领域广泛应用。

　　一、国内道路巡检现状分析

　　道路养护成本通常是建设成本的2-3倍,目前我国的道路巡检主要采用人力巡查的方式,通常需要投入大量人力物力,但漏检误检、效率低下、精度不高等问题普遍存在,而且巡检员需要随时停车拍照测量,这不仅影响交通,还缺乏安全保障。此外,对于管理部门来说,由于缺乏有效的结构化数据支撑,给道路管养决策带来了很大困难,想实现降本增效往往无从入手。

　　二、从人工到智能,AI助力道路巡检数智化升级

　　利用人工智能图像识别技术,在道路巡检中通过轻量化部署摄像头和传感器等设备实时采集道路图像,并将数据进行处理和分析,能够智能识别道路病害及设施资产,实现道路巡检的智能化升级。当然,这背后离不开高精度算法、边缘计算和大数据分析等底层人工智能技术的支持。

　　高精度算法

　　道路病害种类繁多,如龟裂、波浪形痕迹、起伏、断裂等等,可以通过高精度算法进行识别。目前,采用深度学习算法的图像识别技术已经非常成熟,云天励飞为智慧巡检打造的专用小模型算法,识别准确率可达95%以上,并可以对不同类型的道路病害进行自动分类。

　　边缘计算

　　采用边缘计算技术可以将识别算法放在边缘设备中,实现实时识别并抓拍,避免了人工巡检产生的交通拥堵和巡检员的安全问题。同时,通过将图像处理和数据分析等任务从云端转移到边缘设备中,可以减少数据传输的延迟和成本,提高巡检的效率和准确性。

　　大数据分析

　　数据运营已成为智慧养护价值的核心焦点,通过收集和分析大量的巡检数据和历史养护记录,可以对道路病害的分布和发展趋势进行分析,预测道路病害的出现和扩散趋势,提前做好养护准备工作,减少养护成本和时间。同时为道路养护部门提供决策支持,优化巡检路线和养护方案,提高养护效率和质量,真正实现道路养护由人工经验决策向智能数据决策的转变。

　　三、AI加持,切实为道路巡检提质增效

　　从多个项目的实际应用效果来看,与人工巡查相比,部署云天励飞道路智慧巡检系统后巡检效率可以提升4倍以上;同时,通过减少人员和物资投入,道路养护成本可降低50%;可视化多维展示病害信息,辅助管养业务决策,决策效率提升200%。

　　四、从一到百,道路巡检智能化发展趋势

　　基于在人工智能领域深厚的技术积累和在道路巡检业务上的丰富实践,云天励飞创新提出道路智慧巡检自进化发展范式,为道路养护企业提供发展规划参考。

　　云天励飞道路智慧巡检系统在实际场景中,可以广泛应用于城市道路、高速公路、桥梁、隧道等道路建设和养护领域,为城市交通管理和道路养护工作提供有力支持。

　　可以预见,随着人工智能技术的不断发展和普及,智慧道路巡检系统将逐渐走向成熟和完善,为城市化进程和交通事业的发展做出更大贡献。