Page 217 - 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

采集公路数据。例如，激光雷达传感器利用激光束测量目标物体的距离，可精确
测量路面平整度和车辙深度，精度可达毫米级，能够及时发现路面上极其细微的
变形和损坏。高清摄像头结合先进的图像识别算法，能够快速且准确地识别路面

裂缝、坑槽等病害，通过对大量样本的学习和训练，识别准确率超过 90%。此外，
自动化系统还能够对采集到的数据进行实时分析和处理，利用大数据分析和人工
智能技术，及时发现异常情况并发出警报，确保公路巡检的全面性和准确性，为
公路养护提供更可靠的数据支持，有助于制定更科学合理的养护方案。

二、自动化巡检流程的设计原则与方法

设计一套科学、合理且实用的自动化巡检流程，需要遵循一系列严谨的原则，
并运用恰当的方法。

科学性原则是整个设计的基础和核心。在设计自动化巡检流程时，必须充分
考虑山区公路的实际特点和需求，严格依据科学的理论和方法进行构建。首先，
在选择巡检设备和技术时，要全面分析公路的地形地貌、交通流量、病害类型等
因素。对于地形复杂、高差较大的山区公路，普通的轮式巡检设备可能无法适应，

此时就需要选择具备良好越障能力和适应不同坡度的智能巡检机器人，如采用履
带式底盘或多关节机械腿设计的机器人，能够在崎岖的山路上稳定行驶，确保巡
检工作的顺利进行。在数据采集和分析环节，要运用科学的算法和模型。例如，
在图像识别方面，采用基于深度学习的卷积神经网络算法，通过对大量包含各类

公路病害的图像进行训练，使算法能够准确识别路面裂缝、坑槽、拥包等不同类
型的病害，并能对病害的严重程度进行评估。在对桥梁结构健康监测数据进行分
析时，运用时间序列分析模型，能够准确预测桥梁结构的受力变化趋势，及时发
现潜在的安全隐患。

合理性原则贯穿于自动化巡检流程设计的各个环节。巡检路线的规划要充分
考虑公路的实际情况，既要确保全面覆盖公路的关键区域，如桥梁、隧道、陡坡、
弯道等容易出现病害的部位，又要避免重复巡检和不必要的路径迂回，以提高巡
检效率。例如，对于山区公路的桥梁，由于其结构复杂，受力情况特殊，是公路

的关键部位，需要增加巡检频次和检测精度。在设计巡检路线时，应专门为桥梁
制定详细的巡检方案，确保无人机和智能巡检机器人能够对桥梁的各个部分，包
括桥墩、桥台、桥跨结构等进行全面检测。在数据传输和存储方面，要根据数据

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