Page 195 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

第九章 对数据驱动的养护决策的深入研究

根据智能巡检和实时监控系统反馈的信息，养护部门迅速行动。一方面，对
该路段实施交通管制，设置警示标志，引导车辆绕行；另一方面，组织地质专家
和养护人员现场勘察，制定治理方案。通过及时处理，成功避免了山体滑坡事故，

保障了公路安全畅通。
在日常养护中，实时监控系统的路面状况传感器和桥梁结构健康监测传感器
实时监测公路和桥梁运行状态。当检测到某桥梁桥墩出现 2 毫米位移时，系统立
即发出警报。养护人员接到警报后，迅速对桥梁进行详细检查，发现桥墩基础因

长期受水流冲刷出现松动，随即采取加固措施，防止病害恶化。
通过智能巡检与实时监控系统的应用，该山区公路养护效率大幅提升。与传
统养护方式相比，巡检时间从原来每次 7 天缩短至 3 天，缩短了 60%；病害发现
及时性从原来平均滞后 3-5 天，提高到实时发现，及时性提高了 80%。同时，降

低了养护成本，减少了不必要的人工巡检和养护作业，人力成本降低约 30%，材
料浪费减少约 25%。在保障安全方面，及时发现并处理多个潜在安全隐患，交通
事故发生率降低约 40%，有效保障了过往车辆和行人安全。该案例为其他山区公
路养护中智能巡检与实时监控系统的应用提供了宝贵实践参考。

五、智能巡检与实时监控的挑战与对策

在山区公路养护中，智能巡检与实时监控虽优势明显，但也面临着诸多挑战。
技术更新换代是一大挑战。随着科技的飞速发展，智能巡检与实时监控所依

赖的传感器技术、物联网技术、人工智能算法等不断更新。山区公路养护部门由
于资金和技术资源相对有限，难以及时跟进这些技术的更新。例如，新型传感器
可能具备更高的精度和更广泛的监测功能，但采购和部署成本高昂，且需要重新
适配现有的监测系统。同时，人工智能算法不断优化，新的算法可能在病害识别

和预测方面表现更优，但养护部门缺乏专业的技术人员来进行算法的更新和调试，
导致现有系统逐渐落后，无法充分发挥智能巡检与实时监控的优势。
数据安全问题不容忽视。山区公路智能巡检与实时监控系统收集了大量的公
路路况、交通流量以及地理信息等敏感数据。这些数据一旦泄露或被篡改，可能

会对公路的安全运营和周边地区的安全造成严重威胁。网络攻击手段日益多样化，
黑客可能通过恶意软件入侵监控系统，窃取数据或干扰系统正常运行。此外，内
部管理不善，如数据存储和传输加密不足、用户权限管理混乱等，也可能导致数

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