Page 213 - 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

四、图像识别与缺陷检测的应用案例分析

在某山区公路的养护实践中，图像识别与缺陷检测技术带来了显著变革。该
山区公路全长 150 公里，蜿蜒于复杂地形之中，年平均日交通流量达 3000 车次，

且重载车辆占比约 20%，公路设施承受着较大压力。
在引入图像识别与缺陷检测技术前，人工巡检需安排 10 名养护人员，驾驶
2 辆巡检车，以每天巡检 20 公里的速度，完成一次全线巡检需耗时 7-8 天。且人

工巡检易受主观因素影响，对一些细微病害或隐蔽病害的漏检率高达 30%。
引入技术后，采用无人机进行图像采集，无人机配备 2000 万像素高清摄像头，
飞行速度为每小时 30 公里，一天内可完成约 100 公里的图像采集任务。采集的
图像通过无线传输至地面数据处理中心，进行图像预处理。利用高斯滤波算法去
除噪声，通过直方图均衡化增强图像对比度，使图像质量得到显著提升。

特征提取阶段，针对路面裂缝，运用 Canny 边缘检测算法，能够准确提取裂
缝的边缘特征，其特征提取准确率达到 95%。对于坑槽病害，采用基于区域生长
的算法，提取坑槽的形状和尺寸特征，效果良好。

在缺陷识别环节，运用基于深度学习的卷积神经网络模型。该模型在训练阶
段，使用了包含 5000 张正常路面图像和 3000 张各类病害图像的数据集进行训练。
经过训练的模型，对路面裂缝的识别准确率达到 92%，对坑槽的识别准确率为
90%。通过模型识别，不仅能准确判断病害类型，还能根据特征参数评估病害的
严重程度，如裂缝宽度、坑槽深度等。

应用效果显著。巡检效率大幅提高，借助图像识别与缺陷检测技术，完成一
次全线巡检缩短至 3-4 天，效率提升了约 50%。成本降低方面，人工巡检每年人
力成本、车辆损耗及其他费用总计约 80 万元。引入新技术后，设备采购及维护

费用每年约 20 万元，人力需求减少至 5 人，人力成本降低一半，总体成本降低
至约50万元，降幅达37.5%。在安全保障上，及时发现并处理了大量潜在安全隐患。
过去一年，通过该技术检测出裂缝病害 500 余处、坑槽病害 200 余处，提前对这
些病害进行修复，有效避免了因病害发展导致的交通事故，交通事故发生率较之
前降低了约 40%，为过往车辆和行人提供了更安全的出行环境。

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