城市道路交通设施AI巡检规范

1城市道路交通设施AI巡检规范本文件规定了AI巡检应用在城市道路交通设施运维方面的管理规范，涵盖基本要求、AI巡检场景及内容、巡检设备及人员要求、AI巡检模式与流程、数据管理及考核评价等方面的内容。本文件适用于城市道路交通设施AI巡检工作。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T4208外壳防护等级（IP代码）GB/T20269信息安全技术信息系统安全管理要求GB/T20270信息安全技术网络基础安全技术要求GB50054低压配电设计规范GB50343建筑物电子信息系统防雷技术规范DB11/T1876城市道路照明设施运行维护规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1边缘算力设备edgecomputingdevice部署于巡检车辆或固定节点，具备实时数据处理、AI算法模型推理与本地决策能力的计算设备。3.2挂载设备mountedequipment安装于智慧多功能杆上，用于实现照明、交通管控、环境监测、信息发布等各类功能的设备，如照明灯具、信号灯、监控摄像头、传感器等。3.3综合箱multifunctionalbox为智慧多功能杆杆体上各类挂载设备的控制装置和配套设备提供安装舱位，可提供供电、供网、接地、布线等服务设置的箱体。注：按照设置位置的不同，可分为位于与智慧多功能杆合杆的机箱和3.4配套设施supportingfacilities与智慧多功能杆协同运作，为其挂载设备及整体系统稳定运行提供必要条件的各类设施。主要涵盖综合箱、配电系统、配电线路及检修井、通信线路及网络设备、物联感知设备等部分。23.5管理平台managementplatform支撑城市道路交通设施智能化巡检业务的中枢系统，管理平台通过统一调度巡检资源，汇聚与分析智慧多功能杆、城市道路交通设施AI巡检和资产管理等多源数据，实现各类设施状态的实时监控、智能预警与运维协同，为设施的可视化管理与智能化养护提供决策支持。3.6巡检patrolInspection定期或按计划对城市道路交通设施、智慧多功能杆及配套设施进行全面检查，以识别潜在的安全隐患、功能故障或运行异常，确保设施处于正常状态。3.7AI巡检AIinspection采用巡检车或无人车搭载高清摄像头、边缘算力设备和GNSS定位装置等，实时采集视频流并基于车载深度学习AI算法模型等应用，对城市道路交通设施、智慧多功能杆及配套设施进行实时图像分析和目标检测等处理，以智能识别其外观缺陷、运行状态异常及周边环境风险的巡检方式。并整合地理位置信息经无线通信回传与管理平台协同联动，自动生成并上报异常事件与工单，搭建集发现、上报、处置、复核于一体的闭环管理流程。3.8维修faultrepair针对发现的问题或故障进行修复或调整等活动，以消除隐患、恢复设施功能，保障城市道路交通设施、智慧多功能杆及配套设施持续可靠运行。3.9应急抢修emergencyrepair从紧急故障接报到故障设施恢复至正常运行状态的全过程。4基本要求4.1巡检工作应由具备相应资质的运维单位承担，运维单位需建立健全组织架构，明确项目负责人、技术负责人及巡检人员的岗位职责，确保权责清晰。4.2涉及多部门、多单位协同参与AI巡检时，主管部门应建立跨主体协同机制，明确牵头单位与参与单位的职责边界，制定信息共享、资源调配及任务协同的工作规则，避免职责交叉或遗漏。4.3运维单位应对巡检工作质量负总责，定期向设施产权单位或主管部门提交巡检工作报告，接受其监督检查。4.4巡检人员作业时应严格遵守安全规范，包括夜间穿戴反光装备、有限空间作业配备气体检测设备、占道作业设置警示标识等。4.5巡检流程应符合“计划-执行-复核-归档”闭环管理要求，明确巡检计划制定、数据采集、异常识别、事件上报、结果复核的全流程标准。4.6巡检计划制定需结合设施分布、故障规律及特殊时段（包括节假日、重大活动）需求，合理划分巡检区域与频次，优先保障人员密集区、交通枢纽等重点区域的巡检覆盖。4.7异常事件处理应遵循“分级响应”原则，根据事件严重程度启动对应处置流程，确保紧急故障快速响应、一般故障规范处理。34.8应建立“AI初筛+人工复核”协同机制，AI巡检侧重高效覆盖与批量异常识别，人工巡检侧重复杂场景（如设备细节故障、恶劣天气下隐患）的精准核查。4.9AI巡检系统识别的异常事件应人工复核确认，复核人员需结合现场勘查或设备参数校验，避免AI巡检系统误判或漏判引发安全风险。4.10人工巡检过程中发现的AI巡检系统未识别问题，应通过管理平台及时补充上报，同时反馈至技术团队优化AI算法模型，持续提升AI巡检系统的识别能力。4.11巡检数据应按敏感程度、业务价值划分为普通数据（包括常规巡检日志）、敏感数据（包括设施位置、设备参数等）、核心数据（包括安全事件记录、交通设施高精度数据等）三级，分别执行基础管控、脱敏+日志留存、加密存储+审批访问的差异化管理。4.12巡检数据管理应符合《信息安全技术信息系统安全管理要求》GB/T20269中规定，访问权限实行分级管控（包括管理员、操作员权限区分），敏感数据（包括设施位置、设备参数）应脱敏处理，防止数据泄露或滥用。4.13巡检数据应按重要程度分级存储，常规数据存储期限≥10年，重要数据（包括安全事件、故障处理记录）长期保存，同时定期开展数据备份与恢复测试。5AI巡检内容5.1照明灯杆5.1.1对照明灯杆进行外观检查，进行识别杆体倾斜角度是否大于15°、灯头或设备是否存在脱落情况，以及路灯是否因脏污影响正常照明。5.1.2对照明灯杆的白天/夜间场景照明功能进行检查，白天时段识别路灯异常亮灯情况；夜间时段识别路灯发光状态，判断路灯未亮及路灯闪烁情况。5.2交通信号灯5.2.1识别信号灯杆体倾斜是否大于15°、灯头是否存在松脱、掉落情况。5.2.2识别环境是否存在对信号灯亮灯造成遮挡情况（遮挡面积大于50%）。5.2.3监测信号灯发光状态，判断是否存在三灯全灭、同时亮灯数量≥2个、灯头亮度异常或颜色显示错误等故障。5.3交通标志牌5.3.1识别标志牌姿态倾斜是否大于15°、标志牌是否存在脱落、破损、变形（变形的面积超过20%）及褪色（色度变化超过30%）等情况。5.3.2识别标志牌是否遮挡或干扰（遮挡面积超过20%）。5.3.3识别道路标志牌上的标识内容是否符合标准要求。5.4潮汐车道标志45.4.1识别潮汐车道标志的外观完整性，判断金属标牌是否存在褪色（色度变化超过40%）、自发光标牌发光器是否损坏（损坏面积超过总面积的40%）或发光标志牌不亮的情况。5.4.2检查潮汐车道标志有无物理损坏，如掉落、破损等情况。5.5限高标志及龙门架5.5.1识别限高标志的外观完整性，判断金属标牌是否存在褪色（色度变化超过30%）、自发光标牌发光器是否损坏（损坏面积超过总面积的40%）或发光标志牌不亮的情况。5.5.2检查限高标志有无物理损坏，如掉落、破损等情况。5.5.3检查限高架是否发生倾斜、变形，同正常限高架相比，倾斜超过15°,或可视范围内破损或变形的面积超过20%，识别为异常情况。5.5.4检查龙门架是否发生倾斜、变形，同正常龙门架相比，倾斜超过15°,或可视范围内破损或变形的面积超过20%，识别为异常情况。5.6路面井盖5.6.1监测路面井盖状态，发现井盖缺失、移位、翘跛、翻跳、破损、裂纹、缺口、破洞、变形及塌陷时，应立即上报，防止行人或车辆坠入。5.6.2识别路面井盖表面权属标识（包括市政、电力、通信等）模糊、磨损或缺失情况，确保井盖权属可追溯，便于维护责任界定。5.7设施环境与违规行为5.7.1识别智慧多功能杆杆体、综合箱箱体等设施表面的违规小广告，记录位置信息并上报管理平台。5.7.2识别智慧多功能杆杆体上未经授权的挂载设备（包括私装摄像头、道旗、彩灯等），并自动拍照取证并上报管理平台。5.7.3AI巡检算法应用与传感器技术相结合，监测智慧多功能杆设备舱门、独立综合箱箱门的非闭合状态或缺失情况，发现后立即上报管理平台。5.8道路病害5.8.1识别路面龟裂病害，且龟裂面积超过500mm*500mm时，系统应自动标记并上报。5.8.2识别路面横纵向裂纹病害，并对路面横向和纵向裂纹进行长度及宽度测量，单条长度超过500mm且宽度超过3mm时，系统应自动上报病害信息。5.8.3对路面坑槽坑洞病害进行扫描，单坑洞深度超过25mm时，应记录位置并上报管理平台。5.8.4识别路面塌陷病害，且塌陷面积直径超过200mm时，系统应自动标记并上报。5.8.5识别路面标线及标示文字图像的色度变化，破损或褪色超过40%时，系统应将路面标线及标示文字破损、褪色病害自动上报管理平台。5.8.6路面遗撒物面积超过300mm*300mm或路面积水直径超过500mm时，应自动上报至管理平台。5.9资产核查55.9.1资产盘点核查5.9.1.1AI巡检系统应定期扫描城市道路杆类设施、智慧多功能杆及其配套设施、挂载设备、综合箱等物理资产，获取数量、位置及变动数据，与管理平台资产数据库比对。5.9.2资产状态更新5.9.2.1对AI巡检过程中发现的资产新增、减少、损坏情况，应自动更新资产台账状态，标注变动时间与原因。5.9.2.2对“哑资产”（包括电缆、光缆），通过AI巡检系统关联分析箱体与杆体空间位置匹配线缆路由，补充完善资产信息，结合人工辅助核验数据，确保台账完整性。5.9.3资产权属核验5.9.3.1识别挂载设备、综合箱等资产的权属标识（包括设备铭牌、权属贴纸），与管理平台权属数据库比对，发现权属不明或与台账不符的资产，生成核验工单并上报。5.9.3.2对私自挂载且无法明确权属的设备，在拍照取证上报的同时，关联资产台账标注“待确权”状态，便于责任追溯。6AI巡检设备及人员6.1巡检设备6.1.1可采用汽车、公交车、无人巡检车及电动自行车等作为AI巡检车。6.1.2巡检车应配备前视高清摄像头，具备高分辨率（分辨率≥1080P）及支持广角覆盖，清晰捕捉道路设施的细节特征。6.1.3汽车、公交车及无人巡检车内应安装边缘算力设备，内置AI算法模型，具备实时数据处理能力，且应固定于车辆后备箱或车体内专用防震支架上，采用独立供电方式。6.1.4巡检车应配备无线通信设备，保障分析结果快速、稳定传输至管理平台。6.1.5巡检车续航里程应至少满足单日的巡检任务需求，不宜低于200km。6.1.6执行AI巡检作业时，汽车行驶速度应不超过60km/h，无人巡检车不超过30km/h，电动自行车不超过25km/h。6.1.7电动自行车应具备良好的机动性和稳定性，适合在城市道路和狭窄街巷中行驶。6.1.8对于需要长距离巡检的区域，宜选用无人巡检车，因其能精准应对复杂路况、实现24小时不间断作业，可降低人工安全风险与成本，提升巡检效率和覆盖范围。6.1.9无人巡检车应满足-20℃~50℃工作温度范围，防护等级不低于IP55，适应雨雪、沙尘等恶劣天气作业。6.1.10无人巡检车应配备电池状态实时监测系统，剩余电量低于20%时自动预警并规划充电路线。6.1.11巡检车辆应安装GNSS定位系统，精确记录车辆行驶轨迹和巡检位置信息。66.1.12巡检车应配备照明设备，用于在夜间或光线不足的环境下进行巡检作业。6.2设备维护与更新6.2.1每日巡检前，应对巡检车及车载设备进行全面检查。包括设备通电情况、网络连接状态、摄像头清晰度、边缘算力设备运行状态及卫生清洁状况等。6.2.2应确保车辆机械性能良好，轮胎气压正常，制动系统可靠。6.2.3应配置车载工具箱，存放常用的维修工具和备品备件，发现问题及时进行简单维修。6.2.4检查完成后，应填写设备检查记录表，记录设备状态和检查结果。6.2.5应定期对巡检车的检测设备进行校准，每季度对边缘算力设备的AI算法模型进行优化和更新，提高其对各类异常事件的识别准确率。6.2.6设备更新与升级前，应做好数据备份和系统测试工作，确保新设备和系统正常运行，不影响巡检工作的连续性。6.3巡检人员6.3.1应熟练操作AI巡检系统配套的全部车载设备，并对AI巡检识别结果进行初步分析。6.3.2应熟练驾驶巡检车，根据不同巡检场景合理控制车速。6.3.3应熟练使用管理平台APP进行事件上报、工单处理、数据查询等操作。6.3.4应定期参与专业技能培训，培训内容涵盖AI巡检系统操作、各类设施设备维修技术、安全操作规程等。6.3.5多人协同作业时应建立设备操作权限分级机制，主操作员对设备安全负首要责任。6.3.6在处理复杂故障时，应具备现场应急操作能力，能够迅速采取有效措施，降低故障影响。6.3.7应制定详尽的应急巡检预案，明确在突发事件（包括城市大面积停电、自然灾害等）发生时的人员调配和工作安排。6.3.8预案中应规定不同类型突发事件下各岗位的职责和任务，以及巡检人员和维修人员的集结时间、地点和行动路线。6.3.9应定期参与应急巡检预案的演练，并结合日常巡检中发现的设施问题、潜在风险等实际情况，协助修订预案，在实际应急情况下能迅速、有序响应，配合开展应急处置工作。7AI巡检模式7.1分区巡检7.1.1应根据各区实际情况，综合考虑区域面积、设施分布密度、交通流量等因素，将城市道路划分为若干区域，明确各区域的巡检范围、内容及时间安排。7.1.2巡检目标设施密集且异常事件频发的区域，应增派巡检资源。7涉及220VAC及以7.1.3上电气设备巡检的任务，应安排持有电工操作证且通过高压、低压设备专项考核的巡检人员。7.1.4节假日及重大活动等特殊时段，应制定专项巡检计划。增加巡检人员和巡检车的投入，加强对重点区域（包括活动场地及周边、交通枢纽等）的巡检力度。7.1.5特殊天气时段，巡检人员应强化重点区域、关键设施的动态巡查频次，同时做好应急响应准备，一旦发现设施异常或突发事件，需第一时间上报并配合应急抢修人员开展前期处置。7.2白班与夜班协同巡检7.2.1白班与夜班应无缝衔接，实行24小时不间断AI巡检，确保城市道路交通设施无巡检时段盲区。7.2.2白班应采用人工巡检与AI巡检相结合的方式，每个区域白班巡检人员应借助管理平台APP对区域内交通标志、潮汐车道、限高架、路面井盖等非光源类基础设施进行全量巡检。一旦发现问题，立即通过APP上报至管理平台。7.2.3夜班应利用AI巡检系统对光源类设备（包括路灯、交通信号灯、景观照明设施等）进行专项巡检，设备自动识别并上报光源亮度异常、频闪、熄灭等故障情况，并将故障信息实时上传至管理平7.2.4夜间巡检区域覆盖率应不低于95%。7.2.5应为每个班次制定详细的工作交接流程。上一班次巡检人员在下班前，应向接班人员详细汇报当天的巡检工作情况。接班人员要对交接内容进行确认，并签字记录。7.2.6AI巡检设备支持雨雪、雾霾等恶劣天气下的红外增强模式。遇雨雪、大风天气情况时，AI巡检车辆自动切换至“安全巡检模式”，车速应≤30km/h，优先识别路面井盖位移、杆体倾斜等高风险事件。8AI巡检流程8.1AI巡检事件处理流程8.1.1AI巡检事件的处理应涵盖采集与事件触发、事件上报、人工复核、工单派发、现场处置、AI复检与归档全流程闭环，具体流程如图1所示。图1AI巡检事件处理流程图88.1.2数据采集与事件触发：车辆视频流应经边缘算力设备内置的AI算法模型实时分析识别，并识别异常事件（包括路灯故障、标志牌变形、路面井盖缺失等）。8.1.3事件上报：AI巡检系统自动生成事件报告（含车辆编号、时间、位置、类型等信息），通过无线通信将数据上传至管理平台。8.1.4人工复核：平台运维人员确认事件有效性，无效事件标注原因并归档。8.1.5工单派发：有效事件自动生成工单，并派发至对应现场维修人员。8.1.6现场处置：维修人员应尽快抵达现场，修复后上传处理结果及验证照片。8.1.7AI复检与归档：次日巡检车辆自动复检异常事件点，对比修复前后影像，合格率≥98%时视为通过；复检未通过时，自动升级为“重复工单”，触发二次督办机制。复检通过后，平台对事件进行快速归档，完成巡检流程闭环。8.2AI巡检分级与响应8.2.1为清晰界定AI巡检中不同风险事件的响应优先级及处置要求，应将预警级别按事件严重程度与紧急性划分为红色、橙色和黄色三级，具体分类及处理标准如表1所示。表1AI巡检应急响应分级管理标准表9）；8.2.2不同报警级别应在管理平台界面以醒目颜色（红/橙/黄）明确区分，并通过短信、APP推送等方式分级通知对应责任人。9数据管理9.1数据采集与传输9.1.1AI巡检采集的图像数据分辨率应符合清晰捕捉城市道路交通设施细节的标准，包括设施外观、状态、异常细节等关键信息可准确识别。9.1.2AI巡检作业时应依据实际巡检场景与需求设定适配帧率，在控制数据量、保障通信传输及处理效率的同时，帧率不得低于15帧/秒。9.1.3每幅图像应附带精确的时间戳信息，以便后续的数据分析和处理。9.1.4各类传感器（包括照度传感器、温湿度传感器等）的精度应符合相关行业标准或规范要求。9.1.5应根据传感器类型和巡检需求，设置合适的采样频率，确保能够准确捕捉设施的运行状态变化。9.1.6传感器采集的数据应采用统一的数据格式进行传输和存储，便于后续的数据处理和分析。9.1.7应对采集到的每一组数据进行适当的标记，包括采集位置、采集时间、采集人员等信息，便于数据追溯和审核。9.1.8红色、橙色报警事件，应立即将数据上传至管理平台；黄色报警事件，应按照固定的时间间隔统一批量上传至管理平台。9.1.9系统应对传输数据进行加密处理，并符合《信息安全技术网络基础安全技术要求》GB/T20270规定，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。9.2数据存储与备份9.2.1管理平台应采用分布式存储架构，实现数据多节点分散存储，避免单一节点故障导致的数据丢失，同时提升数据读写与访问效率。9.2.2应配置定期自动备份机制（包括全量备份与增量备份），保障数据在发生意外情况时能够迅速恢复。9.2.3应定期对备份数据进行恢复测试，验证备份数据的可用性和完整性。9.2.4应根据数据的性质和重要性，设定不同的数据存储期限。一般如下：a)重要数据包括涉及安全事件、故障处理等数据，应长期保存，用于后续追溯和审计。b)超过存储期限的数据，应按照规定的流程进行清理，释放存储空间。10考核评价10.1评价对象与内容10.1.1城市道路交通设施运维管理单位应定期对AI巡检及相关运维工作开展考核评价。10.1.2评价内容应全面覆盖本文件规定的巡检要求，主要包括AI巡检系统性能（包括巡检覆盖率、事件识别准确率等）、安全管理（包括安全操作规范执行率、安全隐患防控）、运维响应指标（事件响应及时率）及数据质量（数据完整率）等，具体评价内容及评分标准详见附录B。10.2评价原则10.2.1应构建健全的考核评价机制，确保及时发现AI巡检及运维工作中的问题并推动解决，定期向管理部门反馈工作开展情况，全面落实AI巡检相关责任与要求。10.2.2应重点考核AI巡检系统的可靠性与可操作性，以及运维响应、数据管理等工作的按时完成率与质量达标率。10.2.3城市道路交通设施运行期间应无重大安全事故，无因AI巡检或运维不当引发的交通秩序严重混乱及大量公众投诉事件。10.3评价方法及频率10.3.1可委托独立第三方机构，结合现场检查、管理平台数据核查、公众满意度调查等多种方式进行综合评价。10.3.2季度评价：每季度开展1次，由第三方机构组织实施，依据明确的评价指标及评分标准（可参考相关附录）对当季工作进行评分。10.3.3年度综合评价：每年开展1次，由第三方机构主导，组织管理部门、相关运维单位代表等共同参与，综合各季度评价结果以及年度专项工作情况进行全面评定，具体评价内容及流程详见附录C。附录A城市道路交通设施AI巡检应用场景类别类型场景对应事件类型事件判定指标及条件照明灯杆巡检外观检查灯具照度--通过照度计结合管理平台检查照度及照明开闭时间段是否符合标准要求。路灯清洁检查照度下降路灯因脏污影响正常照明，导致照度下降20%。检查杆体外观是否正常杆体倾斜杆体姿态倾斜大于15°。灯具脱落灯头或设备是否存在脱落。白天路灯亮灯白天亮灯事件白天时段（早8点以后）路灯亮灯。夜间场景路灯不亮晚上路灯事件夜间时段路灯不亮。路灯闪烁路灯闪烁夜间时段路灯持续闪烁。交通信号灯巡检工作状态检查检查交通信号灯工作状态是否正常交通信号灯光异常同一组（红黄绿各一个为一组）信号灯三灯全灭、或同时亮灯数量两个或三个，灯头是否正常工作。外观检查检查交通信号灯外观是否正常交通信号灯组倾斜信号灯脱落信号灯灯头脱落、掉落。环境是否存在遮挡交通信号灯遮挡信号灯灯头遮挡，亮灯面积遮挡大于50%。交通标志牌巡检标牌倾斜检查检查道路标志牌有无倾斜标志牌倾斜观察到道路标志牌从观测角度，标志牌姿态倾斜大于标志牌外观检查对已上报事件进行复检--在后续的巡检过程中，对之前上报的事件进行复检，复检事件类型可配置。检查道路标牌是否遮挡或干扰标志牌遮挡遮挡面积超过20%。道路标志牌变形、损坏标志牌变形标志牌损坏可视范围内，破损或变形的面积超过20%。道路标志牌褪色标志牌褪色道路标牌，从观测角度，有色度的变化超过30%。道路标志牌脱落标志牌脱落道路标牌或设备是否存在脱标识检查检查道路标志牌上的标识是否正确，例如道路编号名、方向、交标志牌文字错误交通标识文字内容经过OCR识别与要求不符。通标志种类。文字拼写是否正确潮汐车道外观检查检查潮汐车道标志是否清晰标志牌褪色金属标牌：从观测角度，有色度的变化超过40%。自发光标牌损坏自发光标牌不亮自发光标牌：从观测角度，发光器损坏面积超过总面积的40%，或发光标志牌不亮。检查潮汐车道标志有无损坏、掉落标志牌损坏/脱落潮汐车道标志损坏，掉落。检查龙门架是否倾斜、变形龙门架倾斜龙门架变形同正常龙门架相比，倾斜超过15°的；可视范围内，破损或变形的面积超过20%。限高巡视外观检查检查限高标志是否清晰标志牌褪色金属标牌：从观测角度，有色度的变化超过30%。自发光标志牌损坏自发光标志牌不亮自发光标牌：从观测角度，发光器损坏面积超过总面积的40%，或发光标志牌不亮。检查限高标志有无损毁标志牌损坏外观损坏超过20%。检查限高架是否倾斜、变形限高架倾斜限高架变形同正常限高架相比，倾斜超过15°；可视范围内，破损或变形的面积超过20%。资产盘点定期盘点定期盘查公司管理的物理资产数量、位置及资产变动情况。----私自挂载对外租赁资产盘点（包括挂载设备、道旗、彩灯私自挂载--清洁检查违规小广告小广告--闭合状态检查仓、箱门非闭合状态或缺失仓箱门异常仓、箱门非闭合状态或缺道路病害路面裂纹路面龟裂路面龟裂判断路面裂纹类型，龟裂面积超过500mm*500mm。路面横纵向裂纹纵向/横向裂纹判断裂纹长度及宽度，单条长度超过500mm且宽度超过3mm。坑槽坑洞路面坑槽、坑洞病害坑槽坑洞单处坑槽\坑洞深度超过25mm。路面标线路面标线破损病害路面标线破损有色度的变化超过40%。路面标线褪色病害路面标线褪色有色度的变化超过40%。路面标示文字路面标示文字破损病害路面标示文字破损与完整画线对比缺失40%以路面标示文字褪色病害路面标示文字褪色有色度的变化超过40%。井盖缺失路面井盖塌陷缺失病害井盖缺失发现井盖塌陷100mm或缺路面遗撒路面遗撒识别路面遗撒遗洒物面积在300mm*300mm路面塌陷路面塌陷识别路面塌陷路面塌陷直径超过200mm。路面积水路面积水识别路面积水路面积水直径超过500mm。附录B城市道路交通设施巡检质量季度综合评价表单位：