Page 220 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

Research on Slope Survey and Design of Mountainous Highways
山区高速公路边坡勘察设计研究

实现长距离、低功耗的数据传输。例如，无人机在巡检过程中采集到的大量图像
和视频数据，通过 5G 网络能迅速传输到地面数据处理中心，确保数据的时效性，
为及时分析和决策提供保障。

数据处理是对传输过来的数据进行分析和挖掘，提取有价值信息的关键步骤。
大数据技术在这一环节至关重要。面对海量的巡检数据，大数据技术利用分布式
存储和并行计算框架，如 Hadoop 和 Spark，对数据进行高效存储和快速处理。
通过数据清洗，去除噪声数据和异常值，提高数据质量；运用数据挖掘算法，如

聚类分析、关联规则挖掘等，发现数据中的潜在模式和规律。例如，通过对历史
路面病害数据的聚类分析，可找出病害高发区域和高发时段，为针对性的养护提
供依据。同时，结合机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对公路设施的
健康状况进行评估和预测，提前发现潜在安全隐患。

决策支持环节基于数据处理结果，为公路养护管理提供科学决策依据。借助
人工智能技术，如专家系统、决策树模型等，将数据转化为具体的决策建议。例
如，根据路面病害的类型、严重程度以及发展趋势，结合养护资源和成本因素，
利用决策树模型制定合理的养护计划，包括养护时间、养护措施和所需资源等。

通过可视化技术，将决策结果以直观的图表、地图等形式呈现给管理人员，便于
他们快速了解公路状况，做出准确决策。

四、自动化巡检流程的应用案例分析

以某山区公路为例，该公路全长 120 公里，穿越复杂山区地形，交通流量大
且重载车辆频繁通行，公路设施面临严峻考验。
在引入自动化巡检流程前，公路巡检主要依靠人工，效率低下且准确性难
以保证。人工巡检需安排大量人员，耗时较长，对一些隐蔽性病害难以察觉。例

如，人工巡检一次全线需 7-10 天，且因人员主观判断差异，对病害的漏检率达
20%-30%。
引入自动化巡检流程后，采用无人机和智能巡检机器人协同作业。无人机搭
载高清摄像头和热成像仪，按照预设航线对公路进行高空巡查，每 2-3 天完成一

次全线图像采集。智能巡检机器人则在路面进行近距离检测，重点检测桥梁、隧
道等关键部位。
数据采集后，通过 5G 网络实时传输至数据处理中心。在数据处理中心，利

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