Page 209 - 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

为施工质量管控提供有力支持。智能巡检机器人则可深入施工现场的关键部位和
隐蔽工程区域，利用其高精度检测设备进行精细检测，从源头保证公路建设质量，
为后续公路的安全运营奠定坚实基础。

在技术融合的大趋势下，智能巡检机器人与无人机监控将与其他先进技术深
度融合。与地理信息系统（GIS）技术的融合将更为紧密。通过将智能巡检机器
人与无人机监控所获取的数据，与 GIS 强大的地理空间信息进行有机结合，能够
以直观、可视化的方式展示公路设施的地理位置、实时状态以及病害分布情况。

养护人员借助 GIS 地图，可清晰看到每一处病害的具体位置、详细参数以及发展
态势，从而更加科学合理地制定养护计划，精准调配养护资源，提高养护工作的
针对性和效率。
与此同时，和物联网技术的融合也将为智能巡检带来新的变革。借助物联网

技术，智能巡检机器人、无人机以及公路沿线的各类传感器将连接成一个庞大的
网络，实现设备之间的互联互通和数据实时共享。例如，当无人机在巡检过程中
发现某路段存在异常情况时，可迅速将信息传递给附近的智能巡检机器人，引导
其前往进行更详细、深入的检测。同时，相关数据也能实时传输至监控中心，实

现多设备之间的快速响应和协同作业，极大提升山区公路巡检的智能化水平和应
急处理能力。

第二节 图像识别与缺陷检测

一、图像识别的基本概念与技术原理

在当今数字化和智能化快速发展的时代，图像识别技术在众多领域发挥着重

要作用，尤其在山区公路巡检等交通基础设施维护领域，其应用前景广阔。理解
图像识别的基本概念与技术原理，是深入探究其在公路巡检中应用的基石。
图像识别，从本质上来说，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，
以识别各种不同模式的目标和对象的技术。简单来讲，就是让计算机能够像人类

一样“看懂”图像，并从中获取有价值的信息。例如，在山区公路巡检中，图像
识别技术可用于辨别公路路面是否存在裂缝、坑槽等病害，以及识别交通标志是
否清晰完整等。

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