高速公路巡检的未来趋势

摘要 在当今时代，人工智能技术的飞速进步正在引领多个行业的技术革新，高速公路巡检领域也不例外。文章旨在探讨机器视觉、无人机技术及深度学习等在高速公路巡检中的综合应用，并展望其未来发展趋势。首先，分析了现有高速公路巡检方法的局限性，并概述了人工智能技术如何提升巡检效率和准确性；然后，提出了一种融合车载监测、无人机巡查和固定监控系统数据的多模态数据融合框架，以实现对高速公路状况的全面、实时监测。深度学习算法在图像识别和病害检测中的应用，为智能分析预测潜在的道路病害提供了一种方法。此外，文章还讨论了实际应用中的挑战，包括数据同步性、模型泛化能力及数据安全等问题，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词 高速公路巡检；人工智能；多模态数据融合；深度学习；机器视觉

中图分类号 U415 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2024）24-0001-04

0 引言

高速公路作为国家交通网络的主骨架，承载着巨大的运输压力，其安全与畅通直接关系经济的发展和社会的稳定。然而，随着车流量的日益增长，高速公路的养护与管理面临着前所未有的挑战。传统的人工巡检方法耗时耗力，难以适应现代高速公路养护的高效和精准需求。为了提升巡检效率，确保道路安全，亟须探索新的技术手段。

近年来，人工智能技术的快速发展为高速公路巡检带来了革命性的变化。机器视觉、无人机巡查、大数据分析等技术的应用，使得高速公路巡检朝着自动化、智能化的方向发展。特别是多模态数据融合技术，通过整合不同来源的数据，为高速公路的全面监测提供了新的视角。深度学习算法的应用，进一步提高了路面病害识别的准确性和效率。

文章通过深入分析基于人工智能的多模态数据融合与分析技术在高速公路巡检中的应用，分析其在提升巡检效率、保障道路安全等方面的潜力与挑战，并通过对现有技术的梳理和总结，以及人工智能技术在高速公路巡查中应用的未来发展趋势的预测，为高速公路巡检的智能化发展提供理论支持和实践指导。

通过采纳先进的智能化巡检解决方案，高速公路的养护工作将迎来效率的显著提升和成本的有效降低。至关重要的是，该技术的应用将大幅增强对道路潜在病害的识别能力，从而在交通事故发生前采取预防措施，确保公众的生命和财产得到更好的保护。随着技术的持续演进，智能化巡检将在高速公路的养护策略中占据核心地位，引领行业迈向更加智能和安全的未来。

1 文献综述

在探讨高速公路巡检技术的演进时，该文将着重分析人工智能和多模态数据融合技术在提升道路养护效率和安全性方面的实际应用与研究动态。

作为国家交通网络的骨架，高速公路的养护状况对保障交通安全和提升运输效率起着决定性作用。传统的巡检方法，包括人工巡查和定期的物理检测，存在效率不高、成本较大及数据更新延迟等问题[1]。随着人工智能技术融入，为提高巡检效率和精度开辟了新路径。

AI技术，特别是机器学习和深度学习，在图像处理、异常识别和维护预测等方面已经展现了其强大的能力[2]。例如，利用机器视觉技术对路面病害进行自动识别和分类，不仅提高了巡检速度，也提升了病害识别的准确度[3]。无人机技术的运用，为数据收集提供了更大的灵活性和效率[4]。

多模态数据融合技术通过结合不同传感器和数据源的信息，包括车载监测设备、无人机和固定监控系统等，为高速公路巡检提供了一个更全面的视角[5]。这种信息的整合不仅增加了数据的多样性，还提升了巡检结果的可信度和覆盖范围。

国内学者对高速公路巡检技术也进行了大量研究，陈扶崑等[6]提出了基于多源信息融合的高速公路事件检测算法，通过集成不同传感器的数据，提高了路面状况评估的准确性。同时，深度学习技术在处理大规模多模态数据集时展现出强大的特征提取和智能分析能力[7-8]。

尽管已有研究取得了一定进展，但仍面临一些挑战。如何确保不同数据源之间的同步性和一致性，如何处理和分析大规模异构数据等问题仍待解决。此外，人工智能模型的解释性和泛化能力也是当前研究中需要重点关注的问题。

综上所述，人工智能和多模态数据融合技术在高速公路巡检领域的应用前景广阔，但要实现其在实际工作中的应用，还需克服现有挑战并进行更深入的研究。

2 研究方法

通过提出问题、解决问题、产生研究结果、总结研究结论、展望未来趋势等方面的研究，得出的具体技术路线图如图1所示：

通过这一研究路线，简单探讨基于人工智能的多模态数据融合与分析技术在高速公路巡检领域的应用潜力和发展前景。

3 多模态数据融合技术

多模态数据融合技术在提升高速公路巡检的精度与效能方面展现出显著的潜力。通过综合不同来源的数据，能够更精细地检测和评估道路状况，从而提高巡检的整体效率。

3.1 多模态数据源概述

高速公路巡检领域中的多模态数据源涵盖了丰富多样的数据类型，来源于多种监测工具和设备，具体如下：

（1）视觉信息。利用车辆携带的摄像头、空中无人机及固定监测点收集的高清图像与视频资料，以识别路面裂缝和坑洞等病害。

（2）传感器监测。基础设施的健康监测数据、环境监测数据、交通流数据，为实时巡检需求提供数据支撑。

（3）地理信息。通过GIS数据明确道路的具体位置和地形特征，辅助分析路面病害的地理分布。

3.2 数据融合的理论支撑

数据融合的理论与实践建立在一系列跨学科的理论基础上，包含但不限于：

（1）信息理论。为数据的量化和不确定性处理提供了科学方法。

（2）决策科学。在面对复杂多变的情况时，提供了制定最优策略的理论支持。

（3）机器学习技术。为数据分析提供了先进的技术工具，使得从大量数据中提取有用信息成为可能。

这些理论的综合运用，为数据融合技术的发展和在高速公路巡检等实际领域的应用提供了坚实的理论支撑，确保了技术的实用性和有效性。

3.2.1 信息论

信息论是数据融合的理论基础之一，提供了量化数据信息的方法和度量数据不确定性的框架，其在数据融合中的作用是帮助确定不同数据源的信息价值，优化数据的整合过程，提高融合后数据的信息质量。信息论的应用包括但不限于：

（1）数据压缩。通过消除冗余来减少数据量，同时保留关键信息。

（2）信道容量。确定在噪声影响下能够传输的最大数据量。

（3）信息量化。量化数据的不确定性，帮助评估数据融合后的信息增益。

3.2.2 决策理论

决策理论是关于在不确定性条件下如何做出最优决策的理论。决策理论为数据融合提供了决策制定的理论支持，特别是在数据存在不确定性和冲突时，如何做出最优的数据融合决策。它在数据融合中的应用包括以下几个方面：

（1）效用理论。评估不同决策方案的期望效用，选择最优方案。

（2）风险分析。评估决策可能带来的风险和不确定性。

（3）多标准决策。在多个标准或目标下进行决策分析。

3.2.3 机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中得到不断学习和改进。在数据融合中，机器学习的应用包括以下几点：

（1）特征提取。自动从数据中提取有用的特征。

（2）模式识别。识别数据中的模式或趋势。

（3）预测建模。构建模型预测未来事件或行为。

4 人工智能在高速公路巡检中的应用

人工智能技术在高速公路巡检中的应用，不仅提高了巡检工作的效率和准确性，还增强了对道路状况的实时监控能力。机器视觉技术、无人机巡检技术和深度学习与图像识别技术的结合，为高速公路的维护和管理提供了强有力的技术支持。该文将从机器视觉技术、无人机巡检技术及深度学习与图像识别技术三个方面，总结AI在高速公路巡检中的应用。

4.1 机器视觉技术的应用

机器视觉技术使计算机能够通过图像或视频捕捉“看”和理解周围环境。在高速公路巡检中，能够快速准确地识别路面病害，减少人工巡检的需要；可进行连续监控，提供实时数据，便于及时响应。该技术主要用于：

（1）路面状况监测。自动识别路面裂缝、坑洼等病害。

（2）交通流量分析。评估交通流量和模式，为交通管理提供数据支持。

4.2 无人机巡检技术的应用

无人机技术为高速公路巡检提供了一个全新视角，操作灵活，可按需部署，提高巡检效率；具有覆盖面积区域大，能够快速获取长距离路面和周边环境的图像，并可以快速进入难以到达的区域等特点。具体如下：

（1）路面检测

利用先进的图像采集技术，能够迅速捕获路面的视觉数据，进而精准识别如裂缝、坑洼等路面病害，为道路维护和修复提供及时反馈。

（2）交通流量分析

通过对交通流量的细致分析，揭示交通流的模式和趋势，为交通规划和管理提供科学的决策依据，优化交通流分布，缓解拥堵。

（3）快速响应

在交通事故或自然灾害突发时，无人机的快速部署能力使其能够立即抵达事件现场，提供连续的实时影像，为紧急服务人员制定有效的应对策略。

（4）定期巡视

无人机定期对桥梁、隧道和路基等关键基础设施执行检查任务，通过高分辨率的图像捕捉潜在的结构性问题，确保基础设施的安全性和耐用性。

（5）环境评估

搭载专业环境监测设备的无人机，能够对高速公路周边的生态环境进行全面评估，监测空气质量、噪声水平等环境因素，为环境保护提供数据支持。

4.3 深度学习与图像识别技术

深度学习与图像识别技术在高速公路巡检领域的应用前景广阔，这些技术通过模型结构的持续优化、训练过程的效率提升，以及模型解释性的增强，正逐步推动巡检工作向更高级别的自动化和智能化发展。该技术具备病害识别、病害发展趋势预测等特点，具体如下：

（1）自动化病害识别。通过学习病害的特征，深度学习模型能够自动识别并分类如裂缝、坑洼等路面病害，实现巡检流程的自动化。

（2）病害发展趋势预测。通过分析病害的演变数据，深度学习技术能够预测病害的发展模式，为道路养护和维修工作提供科学的决策支持。

深度学习与图像识别技术能够有效处理庞大的图像数据集，通过训练提高病害识别的准确率。随着时间的推移和数据的积累，通过持续学习不断优化其识别能力，以适应不断变化的道路状况。该技术在高速公路巡检中的应用不仅提高了效率，还增强了对复杂道路状况的适应性和响应能力。

5 案例研究

5.1 天眼巡护：全灌高速无人机监控平台

全灌公司为提升智慧化安全管理水平，采用无人机智能安全巡检系统，实现对全灌高速项目全线的自动化安全巡检，提升全灌高速的安全管理水平，实现施工安全风险全过程全方位的动态实时监测和超前预警。

全灌高速全线长度为67.788 km，为实现无人机巡检范围全覆盖，全线共需8台机场及配套无人机设备，机场选用大疆机场2挂载Matrice 3TD无人机开展日常巡检任务。

全灌高速无人机智能安全巡检系统，以无人机空中平台对高速公路沿线进行自动感知，通过无人机二三维建模构建高速公路数字化底座。在此基础上，基于三维GIS引擎开发二三维一体融合的一张图系统，实现海量多源数据的可视化管理与展示，基于DJI上云API接口开发，实现多台无人机自动起降设备的接入，实现无人机实时直播、远程监控及控制，任务自动下发，数据自动回传并关联保存。

通过任务管理功能设计，实现不同巡检对象多时序任务排班管理，通过人工标绘、量测等分析，以及AI智能分析，实现管理问题一张图展示、问题台账集中管理与处置等，实现高速公路管理的自动化、可视化和智能化。

5.2 智慧巡检：襄荆高速AI巡检领航

随着《交通强国建设纲要》的提出和“十四五”规划的实施，数字化和智能化在交通领域的应用越来越广泛。襄荆高速公路积极响应国家号召，推出了高速公路智慧巡检项目，旨在通过人工智能技术提升高速公路的管养效率和安全水平。

襄荆高速管养总里程约为200 km，采用1套轻量化巡检设备，配备与智慧巡检相配套的大数据平台SAAS平台。在日常巡查中，采集道路质量和路产设施类的低时效性数据，然后进行前端预处理，实时传输、后台人工智能算法精细化处理的模式，推送周期原则上为T+0，即当天24：00前，数据全部处理完毕上云。如遇数据传输不畅、网络延时、数据堆积等特殊情况，一般数据的推送周期为T+2，即在第二天完成数据结果上云与营运安全相关的数据，如抛洒物、堆积物、异物入侵、护栏损坏（缺失）、事故等，在采用前端预处理后将数据实时回传服务器，进行人工智能的准实时处理，处理结果在30 min内推送平台，形成告警或工单。

道路巡检的智能化正在成为现实，这得益于先进的巡检装备，它们集成了分布式传感器、高清摄像技术，以及人工智能图像识别算法，使得对道路状况的即时评估成为可能。这些智能系统在车辆行驶时自动搜集病害数据，并同步至远程数据中心，便于进行病害的汇总与可视化分析。

巡查车上搭载的高清摄像头与分布式传感器协同工作，在车辆行驶中捕捉路面的详尽图像，为AI算法提供输入数据。应用机器视觉技术，智能系统能够以高召回率和精确度识别路面病害，其中召回率可达95%，而AI识别的准确度高达85%。

襄荆高速采用AI技术后，道路巡检的效率和准确性得到了显著提升，智能化的巡检流程确保了病害信息的快速捕捉和处理。通过智能化管理，不仅降低了运营成本，还提高了道路养护的质量，实现了成本效益和养护效能的双重优化，为智慧交通的未来发展提供了实践案例，还积累了关键经验，可为类似项目提供参考和借鉴。

6 讨论

在高速公路的巡查工作中，人工智能结合多模态数据融合技术，已经证明了其高效率和病害识别精确度的巨大潜力。尽管存在一些挑战，但这些技术的整合为道路巡检提供了一个全面的视角。通过汇聚不同来源的数据，如视觉图像、传感器数据等，为高速公路监控提供了一个多维度的视图；迅速分析海量数据集，提高了巡检工作的效率和病害识别的精确性。但是，技术整合的复杂性、AI算法的持续改进需求、所需的财务投入，以及技术迭代的速度，构成了当前的主要难题，该文针对现有巡检方法，提出以下改进建议：

（1）基于数据的决策制定，以科学化的方法指导养护策略。

（2）将传统人工检查与AI技术相结合，以互补的方式提升检查的全面性和精确度。

（3）对巡检团队进行AI和数据融合技术的专业培训，以提升其技术应用能力。

（4）建立标准化的巡检流程，确保检查工作的一致性和系统性。

（5）建立反馈机制，根据巡检结果不断调整和完善AI模型。

7 结论与展望

该文分析了人工智能在高速公路巡检中的应用，并得出了若干重要结论：

（1）人工智能技术可为高速公路的病害识别、风险评估及养护决策提供高效的解决方案。通过多模态数据融合技术可显著提高路面病害检测的准确性和响应速度，为高速公路的运营管理提供了坚实的技术支撑。

（2）未来的高速公路巡检将更多地依赖于智能化和自动化技术。预计无人机、智能机器人和自动驾驶车辆将在巡检领域扮演更加关键的角色，通过扩大数据采集和分析范围，提升巡检的广度与速度。同时，物联网技术的应用将更加广泛，实现对高速公路基础设施的实时监控和维护，减少对人工巡检的依赖，增强响应和处理能力。

（3）机器学习和深度学习等AI领域的快速发展预计将为高速公路巡检带来更多创新。随着计算能力的提升和算法的不断优化，AI将能够处理更加复杂的数据和分析任务，实现更高级别的自主决策。此外，AI技术与大数据、云计算的深度融合，将为高速公路巡检提供更加全面和深入的洞察力，推动智慧交通系统的构建。

综合以上分析，人工智能技术在高速公路巡检中的应用前景十分广阔，其发展将深刻地改变高速公路的运营管理。未来，随着技术的持续创新和实践应用的深入，高速公路巡检将变得更加智能化和精准化，为构建一个安全、高效、环保的交通环境提供坚实的技术基础。

参考文献

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