高速公路巡檢的未來趨勢

摘要 在當今時代，人工智能技術的飛速進步正在引領多個行業的技術革新，高速公路巡檢領域也不例外。文章旨在探討機器視覺、無人機技術及深度學習等在高速公路巡檢中的綜合應用，并展望其未來發展趨勢。首先，分析了現有高速公路巡檢方法的局限性，并概述了人工智能技術如何提升巡檢效率和準確性；然后，提出了一種融合車載監測、無人機巡查和固定監控系統數據的多模態數據融合框架，以實現對高速公路狀況的全面、實時監測。深度學習算法在圖像識別和病害檢測中的應用，為智能分析預測潛在的道路病害提供了一種方法。此外，文章還討論了實際應用中的挑戰，包括數據同步性、模型泛化能力及數據安全等問題，并對未來的研究方向進行了展望。

關鍵詞 高速公路巡檢；人工智能；多模態數據融合；深度學習；機器視覺

中圖分類號 U415 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）24-0001-04

0 引言

高速公路作為國家交通網絡的主骨架，承載著巨大的運輸壓力，其安全與暢通直接關系經濟的發展和社會的穩定。然而，隨著車流量的日益增長，高速公路的養護與管理面臨著前所未有的挑戰。傳統的人工巡檢方法耗時耗力，難以適應現代高速公路養護的高效和精準需求。為了提升巡檢效率，確保道路安全，亟須探索新的技術手段。

近年來，人工智能技術的快速發展為高速公路巡檢帶來了革命性的變化。機器視覺、無人機巡查、大數據分析等技術的應用，使得高速公路巡檢朝著自動化、智能化的方向發展。特別是多模態數據融合技術，通過整合不同來源的數據，為高速公路的全面監測提供了新的視角。深度學習算法的應用，進一步提高了路面病害識別的準確性和效率。

文章通過深入分析基于人工智能的多模態數據融合與分析技術在高速公路巡檢中的應用，分析其在提升巡檢效率、保障道路安全等方面的潛力與挑戰，并通過對現有技術的梳理和總結，以及人工智能技術在高速公路巡查中應用的未來發展趨勢的預測，為高速公路巡檢的智能化發展提供理論支持和實踐指導。

通過采納先進的智能化巡檢解決方案，高速公路的養護工作將迎來效率的顯著提升和成本的有效降低。至關重要的是，該技術的應用將大幅增強對道路潛在病害的識別能力，從而在交通事故發生前采取預防措施，確保公眾的生命和財產得到更好的保護。隨著技術的持續演進，智能化巡檢將在高速公路的養護策略中占據核心地位，引領行業邁向更加智能和安全的未來。

1 文獻綜述

在探討高速公路巡檢技術的演進時，該文將著重分析人工智能和多模態數據融合技術在提升道路養護效率和安全性方面的實際應用與研究動態。

作為國家交通網絡的骨架，高速公路的養護狀況對保障交通安全和提升運輸效率起著決定性作用。傳統的巡檢方法，包括人工巡查和定期的物理檢測，存在效率不高、成本較大及數據更新延遲等問題[1]。隨著人工智能技術融入，為提高巡檢效率和精度開辟了新路徑。

AI技術，特別是機器學習和深度學習，在圖像處理、異常識別和維護預測等方面已經展現了其強大的能力[2]。例如，利用機器視覺技術對路面病害進行自動識別和分類，不僅提高了巡檢速度，也提升了病害識別的準確度[3]。無人機技術的運用，為數據收集提供了更大的靈活性和效率[4]。

多模態數據融合技術通過結合不同傳感器和數據源的信息，包括車載監測設備、無人機和固定監控系統等，為高速公路巡檢提供了一個更全面的視角[5]。這種信息的整合不僅增加了數據的多樣性，還提升了巡檢結果的可信度和覆蓋范圍。

國內學者對高速公路巡檢技術也進行了大量研究，陳扶崑等[6]提出了基于多源信息融合的高速公路事件檢測算法，通過集成不同傳感器的數據，提高了路面狀況評估的準確性。同時，深度學習技術在處理大規模多模態數據集時展現出強大的特征提取和智能分析能力[7-8]。

盡管已有研究取得了一定進展，但仍面臨一些挑戰。如何確保不同數據源之間的同步性和一致性，如何處理和分析大規模異構數據等問題仍待解決。此外，人工智能模型的解釋性和泛化能力也是當前研究中需要重點關注的問題。

綜上所述，人工智能和多模態數據融合技術在高速公路巡檢領域的應用前景廣闊，但要實現其在實際工作中的應用，還需克服現有挑戰并進行更深入的研究。

2 研究方法

通過提出問題、解決問題、產生研究結果、總結研究結論、展望未來趨勢等方面的研究，得出的具體技術路線圖如圖1所示：

通過這一研究路線，簡單探討基于人工智能的多模態數據融合與分析技術在高速公路巡檢領域的應用潛力和發展前景。

3 多模態數據融合技術

多模態數據融合技術在提升高速公路巡檢的精度與效能方面展現出顯著的潛力。通過綜合不同來源的數據，能夠更精細地檢測和評估道路狀況，從而提高巡檢的整體效率。

3.1 多模態數據源概述

高速公路巡檢領域中的多模態數據源涵蓋了豐富多樣的數據類型，來源于多種監測工具和設備，具體如下：

（1）視覺信息。利用車輛攜帶的攝像頭、空中無人機及固定監測點收集的高清圖像與視頻資料，以識別路面裂縫和坑洞等病害。

（2）傳感器監測。基礎設施的健康監測數據、環境監測數據、交通流數據，為實時巡檢需求提供數據支撐。

（3）地理信息。通過GIS數據明確道路的具體位置和地形特征，輔助分析路面病害的地理分布。

3.2 數據融合的理論支撐

數據融合的理論與實踐建立在一系列跨學科的理論基礎上，包含但不限于：

（1）信息理論。為數據的量化和不確定性處理提供了科學方法。

（2）決策科學。在面對復雜多變的情況時，提供了制定最優策略的理論支持。

（3）機器學習技術。為數據分析提供了先進的技術工具，使得從大量數據中提取有用信息成為可能。

這些理論的綜合運用，為數據融合技術的發展和在高速公路巡檢等實際領域的應用提供了堅實的理論支撐，確保了技術的實用性和有效性。

3.2.1 信息論

信息論是數據融合的理論基礎之一，提供了量化數據信息的方法和度量數據不確定性的框架，其在數據融合中的作用是幫助確定不同數據源的信息價值，優化數據的整合過程，提高融合后數據的信息質量。信息論的應用包括但不限于：

（1）數據壓縮。通過消除冗余來減少數據量，同時保留關鍵信息。

（2）信道容量。確定在噪聲影響下能夠傳輸的最大數據量。

（3）信息量化。量化數據的不確定性，幫助評估數據融合后的信息增益。

3.2.2 決策理論

決策理論是關于在不確定性條件下如何做出最優決策的理論。決策理論為數據融合提供了決策制定的理論支持，特別是在數據存在不確定性和沖突時，如何做出最優的數據融合決策。它在數據融合中的應用包括以下幾個方面：

（1）效用理論。評估不同決策方案的期望效用，選擇最優方案。

（2）風險分析。評估決策可能帶來的風險和不確定性。

（3）多標準決策。在多個標準或目標下進行決策分析。

3.2.3 機器學習

機器學習是人工智能的一個分支，它使計算機系統能夠從數據中得到不斷學習和改進。在數據融合中，機器學習的應用包括以下幾點：

（1）特征提取。自動從數據中提取有用的特征。

（2）模式識別。識別數據中的模式或趨勢。

（3）預測建模。構建模型預測未來事件或行為。

4 人工智能在高速公路巡檢中的應用

人工智能技術在高速公路巡檢中的應用，不僅提高了巡檢工作的效率和準確性，還增強了對道路狀況的實時監控能力。機器視覺技術、無人機巡檢技術和深度學習與圖像識別技術的結合，為高速公路的維護和管理提供了強有力的技術支持。該文將從機器視覺技術、無人機巡檢技術及深度學習與圖像識別技術三個方面，總結AI在高速公路巡檢中的應用。

4.1 機器視覺技術的應用

機器視覺技術使計算機能夠通過圖像或視頻捕捉“看”和理解周圍環境。在高速公路巡檢中，能夠快速準確地識別路面病害，減少人工巡檢的需要；可進行連續監控，提供實時數據，便于及時響應。該技術主要用于：

（1）路面狀況監測。自動識別路面裂縫、坑洼等病害。

（2）交通流量分析。評估交通流量和模式，為交通管理提供數據支持。

4.2 無人機巡檢技術的應用

無人機技術為高速公路巡檢提供了一個全新視角，操作靈活，可按需部署，提高巡檢效率；具有覆蓋面積區域大，能夠快速獲取長距離路面和周邊環境的圖像，并可以快速進入難以到達的區域等特點。具體如下：

（1）路面檢測

利用先進的圖像采集技術，能夠迅速捕獲路面的視覺數據，進而精準識別如裂縫、坑洼等路面病害，為道路維護和修復提供及時反饋。

（2）交通流量分析

通過對交通流量的細致分析，揭示交通流的模式和趨勢，為交通規劃和管理提供科學的決策依據，優化交通流分布，緩解擁堵。

（3）快速響應

在交通事故或自然災害突發時，無人機的快速部署能力使其能夠立即抵達事件現場，提供連續的實時影像，為緊急服務人員制定有效的應對策略。

（4）定期巡視

無人機定期對橋梁、隧道和路基等關鍵基礎設施執行檢查任務，通過高分辨率的圖像捕捉潛在的結構性問題，確保基礎設施的安全性和耐用性。

（5）環境評估

搭載專業環境監測設備的無人機，能夠對高速公路周邊的生態環境進行全面評估，監測空氣質量、噪聲水平等環境因素，為環境保護提供數據支持。

4.3 深度學習與圖像識別技術

深度學習與圖像識別技術在高速公路巡檢領域的應用前景廣闊，這些技術通過模型結構的持續優化、訓練過程的效率提升，以及模型解釋性的增強，正逐步推動巡檢工作向更高級別的自動化和智能化發展。該技術具備病害識別、病害發展趨勢預測等特點，具體如下：

（1）自動化病害識別。通過學習病害的特征，深度學習模型能夠自動識別并分類如裂縫、坑洼等路面病害，實現巡檢流程的自動化。

（2）病害發展趨勢預測。通過分析病害的演變數據，深度學習技術能夠預測病害的發展模式，為道路養護和維修工作提供科學的決策支持。

深度學習與圖像識別技術能夠有效處理龐大的圖像數據集，通過訓練提高病害識別的準確率。隨著時間的推移和數據的積累，通過持續學習不斷優化其識別能力，以適應不斷變化的道路狀況。該技術在高速公路巡檢中的應用不僅提高了效率，還增強了對復雜道路狀況的適應性和響應能力。

5 案例研究

5.1 天眼巡護：全灌高速無人機監控平臺

全灌公司為提升智慧化安全管理水平，采用無人機智能安全巡檢系統，實現對全灌高速項目全線的自動化安全巡檢，提升全灌高速的安全管理水平，實現施工安全風險全過程全方位的動態實時監測和超前預警。

全灌高速全線長度為67.788 km，為實現無人機巡檢范圍全覆蓋，全線共需8臺機場及配套無人機設備，機場選用大疆機場2掛載Matrice 3TD無人機開展日常巡檢任務。

全灌高速無人機智能安全巡檢系統，以無人機空中平臺對高速公路沿線進行自動感知，通過無人機二三維建模構建高速公路數字化底座。在此基礎上，基于三維GIS引擎開發二三維一體融合的一張圖系統，實現海量多源數據的可視化管理與展示，基于DJI上云API接口開發，實現多臺無人機自動起降設備的接入，實現無人機實時直播、遠程監控及控制，任務自動下發，數據自動回傳并關聯保存。

通過任務管理功能設計，實現不同巡檢對象多時序任務排班管理，通過人工標繪、量測等分析，以及AI智能分析，實現管理問題一張圖展示、問題臺賬集中管理與處置等，實現高速公路管理的自動化、可視化和智能化。

5.2 智慧巡檢：襄荊高速AI巡檢領航

隨著《交通強國建設綱要》的提出和“十四五”規劃的實施，數字化和智能化在交通領域的應用越來越廣泛。襄荊高速公路積極響應國家號召，推出了高速公路智慧巡檢項目，旨在通過人工智能技術提升高速公路的管養效率和安全水平。

襄荊高速管養總里程約為200 km，采用1套輕量化巡檢設備，配備與智慧巡檢相配套的大數據平臺SAAS平臺。在日常巡查中，采集道路質量和路產設施類的低時效性數據，然后進行前端預處理，實時傳輸、后臺人工智能算法精細化處理的模式，推送周期原則上為T+0，即當天24：00前，數據全部處理完畢上云。如遇數據傳輸不暢、網絡延時、數據堆積等特殊情況，一般數據的推送周期為T+2，即在第二天完成數據結果上云與營運安全相關的數據，如拋灑物、堆積物、異物入侵、護欄損壞（缺失）、事故等，在采用前端預處理后將數據實時回傳服務器，進行人工智能的準實時處理，處理結果在30 min內推送平臺，形成告警或工單。

道路巡檢的智能化正在成為現實，這得益于先進的巡檢裝備，它們集成了分布式傳感器、高清攝像技術，以及人工智能圖像識別算法，使得對道路狀況的即時評估成為可能。這些智能系統在車輛行駛時自動搜集病害數據，并同步至遠程數據中心，便于進行病害的匯總與可視化分析。

巡查車上搭載的高清攝像頭與分布式傳感器協同工作，在車輛行駛中捕捉路面的詳盡圖像，為AI算法提供輸入數據。應用機器視覺技術，智能系統能夠以高召回率和精確度識別路面病害，其中召回率可達95%，而AI識別的準確度高達85%。

襄荊高速采用AI技術后，道路巡檢的效率和準確性得到了顯著提升，智能化的巡檢流程確保了病害信息的快速捕捉和處理。通過智能化管理，不僅降低了運營成本，還提高了道路養護的質量，實現了成本效益和養護效能的雙重優化，為智慧交通的未來發展提供了實踐案例，還積累了關鍵經驗，可為類似項目提供參考和借鑒。

6 討論

在高速公路的巡查工作中，人工智能結合多模態數據融合技術，已經證明了其高效率和病害識別精確度的巨大潛力。盡管存在一些挑戰，但這些技術的整合為道路巡檢提供了一個全面的視角。通過匯聚不同來源的數據，如視覺圖像、傳感器數據等，為高速公路監控提供了一個多維度的視圖；迅速分析海量數據集，提高了巡檢工作的效率和病害識別的精確性。但是，技術整合的復雜性、AI算法的持續改進需求、所需的財務投入，以及技術迭代的速度，構成了當前的主要難題，該文針對現有巡檢方法，提出以下改進建議：

（1）基于數據的決策制定，以科學化的方法指導養護策略。

（2）將傳統人工檢查與AI技術相結合，以互補的方式提升檢查的全面性和精確度。

（3）對巡檢團隊進行AI和數據融合技術的專業培訓，以提升其技術應用能力。

（4）建立標準化的巡檢流程，確保檢查工作的一致性和系統性。

（5）建立反饋機制，根據巡檢結果不斷調整和完善AI模型。

7 結論與展望

該文分析了人工智能在高速公路巡檢中的應用，并得出了若干重要結論：

（1）人工智能技術可為高速公路的病害識別、風險評估及養護決策提供高效的解決方案。通過多模態數據融合技術可顯著提高路面病害檢測的準確性和響應速度，為高速公路的運營管理提供了堅實的技術支撐。

（2）未來的高速公路巡檢將更多地依賴于智能化和自動化技術。預計無人機、智能機器人和自動駕駛車輛將在巡檢領域扮演更加關鍵的角色，通過擴大數據采集和分析范圍，提升巡檢的廣度與速度。同時，物聯網技術的應用將更加廣泛，實現對高速公路基礎設施的實時監控和維護，減少對人工巡檢的依賴，增強響應和處理能力。

（3）機器學習和深度學習等AI領域的快速發展預計將為高速公路巡檢帶來更多創新。隨著計算能力的提升和算法的不斷優化，AI將能夠處理更加復雜的數據和分析任務，實現更高級別的自主決策。此外，AI技術與大數據、云計算的深度融合，將為高速公路巡檢提供更加全面和深入的洞察力，推動智慧交通系統的構建。

綜合以上分析，人工智能技術在高速公路巡檢中的應用前景十分廣闊，其發展將深刻地改變高速公路的運營管理。未來，隨著技術的持續創新和實踐應用的深入，高速公路巡檢將變得更加智能化和精準化，為構建一個安全、高效、環保的交通環境提供堅實的技術基礎。

參考文獻

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