空天地一體化公路智能巡查技術應用與實踐2023年7月20日01020304項目背景總體方案關鍵技術應用實踐目

錄CONTENTS01項目背景現狀分析4人工巡查，監測難?

勞動強度大?

危險系數高?

工作效率低?

實時性差?

漏檢率高?

作業質量受主觀因素影響較大路隧橋坡數據源多，管理難?數據來源多?

格式內容多樣?

系統多，存在信息壁壘?

難實現閉環綜合管理巡查方式單一，成本高?

巡檢方式單一?

覆蓋范圍小?

易重復巡檢?

資金投入大，成本高業內共識5應對高頻率病害產生不同地區、不同等級的公路人工巡檢成本不同。截至2022年末全國公路里程535.48萬公里,其中高速公路里程29.72萬公里，國省道里程77.31萬公里。降低高人工成本和風險高速單次人工巡檢每公里的成本均價約500元，全國31個省級行政區(公路總里程超過528+16萬公里)，粗略估算全國公路巡檢一次的人工成本在25億人民幣之內，而路面巡檢是公路巡檢的一個方面。人工智能識別數字化管理公路路面養護具有日常性、預防性、成本高等特點，只有面向這些特點針對性的解決問題，才能更有效地推動AI路面巡檢的應用。現狀分析6巡查方式人工手機巡查定檢車輛檢查車載視頻巡查無人機視頻巡查優點缺點效能現場拍攝，現場填報，現場確認

安全性差，填報效率低作為輔助人工巡查的手段作為道路技術狀況評定依據，評價結果具有客觀性高精度，病害檢測全面，車道級

適用于定檢，周期長，成本高依靠視覺算法，效率高，自動生

各廠家識別精度無法統一衡量，巡查結果和圖片真實反映道路成巡查報告

范圍不一致

狀況空中視角比斜視角更容易判斷病

車流量大的路段存在安全隱患、提供垂直視角準確監測路面狀害性態和位置

遮擋等問題況管理需求7道路巡查場景不同，對巡查要求不同，包括空、天、地及穿透視角公路里程長目的需求覆蓋面積大管理類型多所有對象有效監測高效集約巡查時效長檢測精度高巡查效率高路況地貌雜資金成本低巡查效率低數據關聯有局限02總體方案項目目標9技

術

手

段要

求

效

果n

衛星遙感n

降低成本n

提高效率n

巡查時效長n

檢測精度高達到的效果n

無人機巡查n

巡查車巡檢總體框架10數據處理數據展示PC衛星+算法自動處理關鍵信息人工校核無人機手機邊坡橋梁隧道道路巡查車11衛星普查衛星數據獲取類型12地面站接收的衛星光學衛星：泰景一號、長光一號、安溪鐵觀音一號雷達衛星：ICEYE星座、海絲一號高光譜衛星：海絲二號、廈門一號科學衛星：中法碳衛星系列...衛星影像數據處理13衛星影像高分二號衛星數據處理影像預處理特征提取算法數字建模高光譜衛星特征優化算法病害優化算法底圖三維數據道路巡檢山區公路，高分二號衛星影像；高光譜衛星可獲得含水率、溫濕度影像數據等14無人機無人機全過程自動監測（視頻+激光+建模）15無人機探測載具：攝像機，激光雷達，紅外，光譜儀，探地雷達等選擇最佳匹配激光器，并進行現場參數調試，以獲得密度更高的點云數據，用于后期建模。場站機倉激光點云+視頻建模渲染場站設置點云獲取全景建模指令預設圖像獲取局部建模無人機搭載含水率光譜儀16無人機可掛載多種監測儀器，包括含水率光譜儀，選擇合適型號，可以測量坡面各區塊含水率狀態，比衛星數據更準確，比墑情傳感器更高效。17巡查車巡檢車智能化升級18運用5G技術結合巡檢車輛的特點狀況研發，包括感知、傳輸、分析、控制四大模塊。重點解決：路面病害檢測質量和效率。路面病害類型示例19破損類型分級外觀描述分級指標破損類型以裂縫為例橫輕中初期龜裂，縫細、無散落，裂區無變形

塊度：20～50cm裂塊明顯，縫較寬（2-5mm），無或向裂縫塊度：﹤20cm龜裂輕散落或輕度變形裂塊破碎，縫寬(大于5mm)，散落重，變形明顯，急待修理縱重塊度：﹤20cm向裂縫輕重輕縫細（小于3mm），不散落，塊度大縫寬（大于3mm），散落，裂塊小縫壁無散落或輕微散落，無或少支縫塊度：﹥100cm塊度：50～100cm縫寬：≤3mm塊狀裂縫類

裂縫龜裂塊縱裂重輕重縫壁散落多，支縫多縫壁無散落或輕微散落，無或少支縫縫壁散落多，支縫多縫寬：﹥3mm縫寬：≤3mm縫寬：﹥3mm狀裂縫橫裂路面病害識別分析20自適應的路面病害檢測模型模型測試?檢測效果最好的模型，對檢測道路上的各種病害（以裂縫為例）進行檢測與識別目標訓練?樣本初次收集?離線預訓練?在線自動檢測?在線自適應調整模型選型和優化?FasterR-CNN模型基礎進行道路病害深度學習和應用訓練道路病害檢測效果綜合效應21全天候/實時性大范圍/高精度可在夜間、臺風暴雨期間正常連續不間斷實時監測；巡查覆蓋范圍廣，監測誤差小；安全性/經濟性多視角/一體化無需人工實地檢測危險區域；精準養護，降低成本；多種巡查方式，多種監測技術協同構建數據庫；03關鍵技術23衛星關鍵技術衛星大數據分析24大范圍片區掃描監測基礎設施形變監測單個構造物形變監測累積沉降監測2017-202025無人機關鍵技術機載人工智能算法無人機26深度學習進程大容量內存固態硬盤UART接口人工智能運算模塊圖像采集與編碼USB3.0接

OTG接口SDK視頻輸入與輸出接口機載人工智能分析單元應用級程序機載人工智能控制系統監測數據預警管理養護管理三維建模自動避障輔助飛行目標識別跟蹤實時分析信息實時控制標識圖像定位技術27轉換圖像坐標系標識物坐標系實現檢測已知單應矩陣求解標識圖像的定位信息標識圖像相機內參矩陣無人機激光去植被2829車載關鍵技術精準樁號病害定位技術30巡查車高頻信號采集系統精準坐標數據庫關系數據庫建立建立手持增強信號采集系統應急車道樁號車道坐標樁號雙向干米和百米樁號系統1-N級車道線數識別病害和大件圖像識別精準樁號基準位和車道位應急車道米級坐標車道線數識別像素衍射識別技術31裂縫深度研究測試像素衍射法研究測試病害量化檢測技術32精準樁號標識病害準確定位算法開放性目標檢測算法病害量化算法病害綜合管理系統模型輕量化算法設計調試過程三階段特征提取，通過CNN進行圖片特征的提取目標檢測，使用融合后的特征進行分析，計算長寬面積等特征融合，圖片特征跨層融合01020333空天地一體協同關鍵技術空地一體多載研究34伴飛和路徑控制技術研究獲取無人機、車載目標物的運動狀態參數基于多載式的巡檢研究，巡檢無人機與車載系統檢測同步計算識別同步運行，攝像頭拍攝圖片，雙向識別驗證，校準計量。根據巡檢對象，建立無人機、車載目標的運動狀態參數幾何飛行關系基于幾何關系，根據巡檢對象、無人機、車載目標物的狀態參數更新，遞進更新，形成動態的運行狀態實施更新和調整巡檢無人機伴飛和路徑控制原理多維復檢校準技術35算法模型的選取和優化病害目標特征識別算法病害量化和校準算法研究?

實際場景訓練學習?

調整優化檢測模型車載系統與無人機系統檢測同????完成多份路面病害圖像樣步計算識別，同步運行本分析攝像頭拍攝圖片，雙向識別驗?

以病害的統計特征作為主要的特征分類依據?

選擇更適合道路特征病害證，校準計量。自動檢測的識別算法以裂縫為例，獲取裂縫的面積、長度、寬度等幾何特征，提高預警效率。?

尋求快速化與執行精度之再利用向量機分類器對病?間的最佳平衡害圖像進行分析歸類應用實踐04應用場景37監測技術養護監測市場+

+n

成本低、效率高n

全天候、全地形n

普查、巡查、應急衛星無人機巡查車技術應用市場應用領域n

普查觀測n

日常巡查n

應急監測路橋隧坡應用情況38?

江蘇省G235、S243、江宜高速、阜粟高速、新揚高速、鹽洛高速、京滬高速、亭湖段、鹽都段、G15（K960-K1050）?

浙江省杭州南中心、麗水中心、溫州中心、衢州中心、臺州中心、金華中心?

廣東省博深高速、廣惠高速、廣佛高速、平興高速、廣樂高速、南環高速、東南西環、江中高速、佛開高速、廣清高速、廣珠高速、廣賀高速、廣深高速、廣韶高速、韶贛高速等案例分享——空天地一體化智能巡檢現場測試39衛星影像超視距巡檢巡檢線路定義案例分享——圖層分析和建模40案例分享——長測程激光雷達系統41案例分享——道路病害智能巡檢42案例分享——保潔智能評價43案例分享——實際巡檢情況44隔離柵破壞檢測無人機機場道路實時檢測無人機高塔檢測無人機高墩檢測無人機自動管控平臺多源數據融合分析45技術優勢46算法運算效率高識別精確度高AlgorithmELMTrain

time

(S)Test

time

(S)0.4030.31AlgorithmELMTraining

Accuracy

%Actual

Accuracy

%532364365---93.687.795.58391.581.593.576.368.786.880.395.5RBFRBFSVMKNNFL0.317---SVMKNNFL1085284---3.4410.255---78.290.385DLDLGNGN智行科技2690.251智行科技98.7同類算法效率對比同類產品識別精確度對比效益分析—養護模式變革47數據精確、決策精準、實施精細，實現全過程智慧管控使用后使用前簡單數據歸集多元數據融合單一環節應用表觀指標評價多個系統互聯整體性能評估被動式養護主動式養護成效分析—效率提升48對比項發現病害識別量化編制報告人工審核反饋效率分析1h1h1-2h1-2h1-2h人工巡查共計約5-8小時工作效率至少提升10倍實時（上報養護系統需確認）智能巡查可及時避免重大交通事故經濟損失