Page 215 - 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

山区隧道等环境下，可将图像采集质量提升约 80%。多光谱成像技术应用后，通
过不同光谱下的图像信息，对病害识别准确率预计可提高约 25%。
算法层面，基于注意力机制的神经网络模型将更聚焦病害关键特征，预计可

将识别准确率提高 15%-20%，效率提升约 30%。量子计算技术发展有望为算法
训练和数据处理提供强大算力，将运算速度提高数倍甚至数十倍。
应用领域将进一步拓展。除传统巡检，还将延伸至公路附属设施全生命周期
管理。例如对交通标志的耐久性检测，通过图像识别技术监测标志褪色、损坏情况，

可提前约 30% 的时间发现问题并及时更换。还可对公路周边环境进行生态监测，
评估公路建设和运营对周边生态的影响，为可持续发展提供数据支持。
与其他技术融合成为重要方向。与物联网技术融合，实现公路设施状态实时
监测和数据共享，当检测到病害时，可在 1-2 分钟内通知相关部门。与地理信息

系统（GIS）技术融合，将图像识别和缺陷检测结果直观展示在地理空间上，为
养护决策提供更全面、准确信息，使养护资源调配效率提高约 40%。通过技术创
新、应用领域拓展和技术融合，图像识别与缺陷检测技术将为山区公路巡检的智
能化和科学化提供更有力支撑，保障山区公路的安全、畅通和可持续发展。

第三节 自动化巡检流程设计

一、自动化巡检流程的基本概念与优势

自动化巡检流程是综合运用多种现代科技手段，构建起的一套高度智能化的
山区公路巡检体系。该体系依托智能设备，如无人机、智能巡检机器人，结合各
类传感器，以及自动化控制程序和数据分析软件，让公路巡检工作摆脱对人工实

地逐一巡查的依赖。通过预设程序和指令，设备能够自动完成从数据采集、传输，
到分析以及初步判断的一系列有序操作。例如，在数据采集阶段，无人机凭借其
灵活的飞行能力，按照预先设定的航线在山区公路上空飞行，利用搭载的高清摄
像头和热成像仪等设备，快速获取公路路面、桥梁、隧道等设施的图像和温度数

据；智能巡检机器人则在公路路面上，依据设定路径，通过自身携带的激光雷达、
应变传感器等，采集路面平整度、桥梁结构应力等数据。采集到的数据会通过无
线传输技术，实时传输到数据分析中心，由专业的软件进行处理和分析，一旦发

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