车载轻量化道路智能巡检系统产品研发及应用

车载轻量化道路智能巡检系统产品研发及应用

马亚栋1 范婷1 赵国武2 金磊2 何喆卿 3

1山东通维信息工程有限公司，山东  250000

2临沂市公路事业发展中心，山东276007

3千寻位置网络有限公司，上海200433

摘要：道路巡检工作主要是对我国道路进行管养，来保证我国的道路质量。目前我国道路巡检市场需求和市场容量在不断扩大，导致巡检里程和频次在不断上升，但是通过目前人工道路巡检方法，在开展过程当中会存在不足，数据准确性难以保障。结合以上内容，本篇文章主要是对车载轻量化道路智能巡检系统进行分析和探索，希望可以给予相关人士一些帮助和借鉴。

关键词：车载轻量化；道路智能巡检系统；产品研发；应用

引言

人工巡检在展开道路巡检过程当中具有局限性，尤其是对数据的真实性和完整性难以保障，数据分析和利用过程当中存在不足，难以实现城市道路向精细化管理推进。除此之外，道路质量检测还会依靠进口重型检测设备，可能会对路面造成伤害，并且成本较高，难以满足我国目前道路众多的运维需求。目前我国正处在新兴技术不断发展的背景之下，比如说人工智能、云计算和大数据等在道路设施应用过程当中能够展现自身的优势，研发出高效、便捷、保障路测设施完整性的产品，目前来说具有一定的紧迫性和必要性。

1产品系统设计

产品系统设计需要根据实际条件来进行道路检测工作，内部主要包含前端车载巡检仪和后端中心云平台。系统需要把数据上传到中心云平台，这些数据都会经过处理和加工，为路网养护提供参考依据。

1.1前端巡检仪的功能及性能

前端巡检仪可以对路面数据进行采集，通过物联网终端来进行研究工作，促进采集的高效性，还需要进行多地域铺设，能够满足您的使用需求。系统内部主要包含轻量化复合传感设备、嵌入式系统、管理前台和后台、采集实际信息。设备在应用过程当中还会对路面健康数据进行采集，速度需要达到每小时100km，实现远程软硬件资源的管理，把数据进行安全转移。终端数据需要结合固定条件来进行设备的安装，主要包含网络模块和智能终端，并且安装方便简单，轻松通过车载供电来进行数据采集和储存工作。具有的特点如下：（1）传感器可以实现振动数据的采集，然后对路面和路测设施图像、车辆定位和速度进行数据判断，需要把数据及时上传到云端智能分析系统。（2）为了保证图像采集足够清晰明亮，需要新设计曝光系统，相机可以根据环境的光照强弱来进行自行判断，车速需要达到每小时100km，采集的图像要清晰有效，图像分辨率高才能满足使用需求。（3）车速变化情况和颠簸情况都需要进行记录，然后及时对采药频率进行调整，避免路面震动影响数据的完整性。（4）前端设备在构架过程当中主要是利用边缘结合的方式，采集数据，及时进行计算和预处理，减小智能分析的压力，然后通过移动网络模块进行云端上传。（5）设备功耗需要结合总体情况来进行深入分析，总体功耗需要达到固定值，然后车载进行供电使用，在普通车上进行安装，具有稳定性，并且方便快捷。

 1.2后端中心云

通过后端中心云来对采集数据展开智能处理，还需要对内部数据进行重视，认识到自身的功能有路面病害识别、基础设施识别、振动数据处理。在工作过程当中可以对公路病害情况进行准确判断和快速识别，最小可识别0.2mm宽裂缝；在评估过程当中能够发挥重要的作用，对路面的健康和颠簸状态进行预估：路测交通安全展开识别，由此展开完整性判断。

1.2.1主要功能

路面病害识别：可以在高速公路采集路面图像，然后根据深度算法来进行相关匹配，对图像当中的病害类型进行判断，病害具体情况，能够展开预估工作，充分了解路面病害的具体情况；基础设施识别主要是通过前景相机来进行图像采集，利用神经网络算法来进行设备的识别工作，机器视觉算法可以对设备的完整性进行判断；振动数据处理主要是把数据作为重点来加强研发力度，功率密度都需要展开计算，避免车辆震动的影响，由此建立良好的关系，颠簸状况也能够进行充分的了解，实现点位的具体分析。

1.2.2核心算法

（1）人工智能算法在路面巡检应用过程当中可以对图片进行识别，路面巡检病害识别正确率也会得到上升，然后对神经网络结构进行深入研究，结合神经网络能够抓住病害的底层特征，对裂缝问题及时进行识别，还可以了解病害的具体情况；负样本机制需要神经网络算法来进行运用，通过加强训练的方式来避免外界因素的干扰，训练度需要进行提升，由此才能够促进识别准确率的提高。除此之外，要想提升算法的执行效率，就需要对网络结构展开优化工作，数据准确性和图像处理效率都会得到进一步的提高。（2）路面病害尺寸预估算法在应用过程当中主要是利用视角透明原理，对图像进行标定算法工作，还会对视角进行相应的转变，利用统一的面积换算关系，来实现病害类型的智能识别，还会对路面病害尺寸进行准确判断。（3）机器视觉技术在图像智能识别过程当中发挥重要的作用，主要是利用路测交安设施完整性判断算法。可以结合有关技术来进行交安设施识别，利用损害特征来展开一系列的判断，保障交安设施的完整性。

2智能巡检系统的应用

2.1面向多场景的道路快速巡检轻量化设备

轻量化道路巡检设备在运行过程当中主要可能会存在设备定制开发不够深入的问题，因此在数据采集环节需要对外部条件进行满足，通过稳定良好的光照环境来提升图像的质量，采集过程当中需要让车辆保持在固定速度当中，能够充分提升数据的有效性。巡查方面需要对环境要求进行重视，并且出现突发情况可能会再调整方面存在难题，严重影响了巡检结果。

2.2面向路面健康及路侧附属设旖的智能算法

传统图像处理算法主要是在图像识别当中得到应用，然后对边缘进行一系列的检测，了解处理后图像展开的目标识别工作，并且因为算法本身具有局限性，所以导致精确度不高，可能会出现路面异常误识状况，在进行大量数据处理过程当中效率较低，在应用过程当中没有发挥自身的作用。但是通过应用本次研发的轻量化设备，能够避免以上问题的出现，主要是利用人工智能技术和信号处理技术来对数据进行采集工作，深度神经网络法来进行路面病害的识别。

2.3建设智能巡检设备传输体系及管控平台

数据传输体系能够通过网络来展开传输工作，数据都需要控制在本地工控机当中，检查结果是把数据传送到云端处理中心，避免巡查里程受到本地储存空间的影响，及时加强数据处理，否则就会影响下次巡检的数据采集，甚至可能会造成数据丢失的风险。平台管控过程当中需要提升数据接收效率，结合多方面的数据来进行分析和判断，仍然需要发挥速度的作用，保证数据的完整性。研发过程当中会对前端设备构架模式进行改造工作，及时对数据进行处理和采集，巡检过程当中会进行初步压缩，对后续工作开展的步骤就会减少，降低数据丢失风险，为展开公路巡检工作创造有利条件。

结束语

综上所述，智能道路养护巡检系统车载设备轻量化的实现，能够应用于我国公路巡检过程当中。该系统内部具有视觉图像和激光点云数据主要是对公路各类病害进行自动识别，促进道路养护工作的开展。巡检管理人员还可以通过业务管理平台，来对养护巡检工作的进度进行充分了解，也利于数据查看，为管辖道路巡检全过程的数据创造资产数据库，实现道路巡检的智能化和自动化。

参考文献：

[1]上海同陆云交通科技有限公司. 一种车载便携轻量化智能巡检方法与系统:CN202110177736.6[P]. 2021-06-18.

[2]上海同陆云交通科技有限公司. 一种车载便携轻量化智能巡检方法与系统:CN202011601294.5[P]. 2021-04-30.

[3]上海厉鲨科技有限公司. 道路病害巡检设备及智能车辆:CN202120958428.2[P]. 2022-01-07.