Page 203 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

第十章 智能 AI 在山区公路巡检中的具体应用研究

往由于交通困难，巡检工作难以正常开展，潜在的安全隐患长期未被发现。引入
无人机监控后，它定期对该支线进行巡查，及时发现了因山体滑坡导致的部分路
段路基损坏情况，为后续的修复工作争取了时间。

智能巡检机器人虽然在复杂地形的通过能力上相对有限，但它在公路路面、
桥梁内部、隧道等区域的长时间、近距离稳定检测方面表现出色。以隧道巡检为
例，无人机可先对隧道外部及周边环境进行巡查，利用高清摄像头和红外传感器
检测隧道洞口是否存在山体滑坡隐患、洞口结构是否有明显损坏以及周边植被是

否对隧道有影响等。而智能巡检机器人则凭借其特制的行走机构和稳定的检测平
台，深入隧道内部，对隧道的衬砌进行裂缝检测、对路面进行平整度测量、对通
风照明设施进行功能检测等。通过无人机和智能巡检机器人的优势互补，实现了
对山区公路从外部环境到内部设施的全方位、多层次巡检，有效提升了巡检质量，

为公路的安全运营提供了更可靠的保障。

四、智能巡检机器人与无人机监控的应用案例分析

某山区公路地处某地，全长 80 公里，贯穿多个山区村落，连接着重要的旅

游景点和矿区，交通流量大且重载车辆占比较高。该公路穿越复杂地形，包括陡
峭山坡、狭窄山谷和深长隧道，受自然因素（如暴雨、山体滑坡）和重载交通影
响，公路病害频发，养护难度极大。在引入智能巡检机器人与无人机监控系统之
前，主要依赖人工巡检，效率低、成本高，且难以发现隐蔽性病害，导致部分病

害发展严重后才被察觉，增加了养护成本和安全风险。
引入智能巡检机器人与无人机监控系统后，制定了科学的巡检方案。无人机
每两周进行一次全面巡查，飞行高度根据地形和检测需求灵活调整，一般在 100-
300 米之间，搭载的高清光学相机和热成像仪以 5-10 厘米的分辨率拍摄公路及周

边环境图像。在一次巡查中，无人机通过图像分析算法发现某路段的山体出现了
细微裂缝，且该区域植被覆盖度相较上次巡检有所降低，初步判断可能存在山体
滑坡风险。随即，无人机将该区域的地理位置信息和初步检测结果实时传输回监
控中心。

监控中心收到信息后，立即派遣智能巡检机器人前往该区域。智能巡检机器
人采用履带式底盘，具备强大的越障能力，能在复杂地形中稳定行进。到达现场
后，它利用搭载的高精度位移传感器、土壤湿度传感器和地质雷达等设备，对山

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