城市道路泛油自动识别实施办法

城市道路泛油自动识别实施办法第一章总则第一条目的与依据为规范城市道路泛油自动识别工作流程，提升道路养护效率与智能化水平，保障城市道路通行安全与使用寿命，依据《城市道路管理条例》《公路养护技术规范》等相关法规标准，结合城市道路养护实际需求，制定本办法。第二条适用范围本办法适用于城市建成区内各级城市道路（含快速路、主干路、次干路、支路）的泛油病害自动识别工作，包括数据采集、模型训练、识别分析、结果应用等全流程管理。第三条定义与术语道路泛油：指沥青路面在高温、重载等因素作用下，沥青结合料向上迁移，导致路面局部或大面积出现油亮、光滑、粘滞的病害现象，严重时可能伴随车辙、推移等次生病害。自动识别：指利用计算机视觉技术（如深度学习算法）对道路图像或视频数据进行分析，自动检测、定位并评估泛油病害的技术手段。数据采集设备：包括车载摄像头、无人机、路面检测车等用于获取道路表面图像的硬件设备。识别模型：指基于深度学习框架（如CNN、YOLO等）训练的泛油病害检测算法模型，具备图像特征提取、病害分类与定位功能。第二章组织管理第四条职责分工城市道路泛油自动识别工作实行**“市级统筹、区级实施、专业机构支撑”**的管理模式，各单位职责如下：单位类型主要职责市级管理部门1.制定全市泛油自动识别工作规划与技术标准；

2.统筹全市数据采集与模型迭代；

3.监督各区识别结果应用与养护效果。区级管理部门1.组织辖区内道路数据采集与上传；

2.应用市级模型开展辖区泛油识别与结果核查；

3.依据识别结果制定养护计划并实施。专业技术机构1.负责识别模型的开发、训练与优化；

2.提供数据采集技术指导与设备校准服务；

3.协助开展识别结果的技术验证。第五条工作流程城市道路泛油自动识别工作遵循**“数据采集→模型识别→结果核查→养护应用”**的闭环流程，具体步骤如下：数据采集阶段：区级管理部门按季度组织专业团队，使用标准化设备采集道路图像数据，确保数据覆盖辖区内所有道路。模型识别阶段：专业技术机构将采集数据输入训练好的泛油识别模型，输出包含病害位置、面积、严重程度的识别报告。结果核查阶段：区级管理部门安排养护人员对识别结果进行现场抽样核查（核查比例不低于10%），修正模型误判或漏判数据。养护应用阶段：依据核查后的识别结果，优先对重度泛油路段（泛油面积占单车道面积≥20%）开展养护处置，轻度泛油路段纳入年度养护计划。第三章数据采集规范第六条设备要求数据采集设备需满足以下技术参数，确保图像质量符合模型识别需求：车载摄像头：分辨率不低于4K（3840×2160），帧率≥30fps，镜头视角≥120°，具备防抖与自动曝光功能，安装高度距地面1.5-2.0米，与路面平行。无人机：搭载RGB高清相机（分辨率≥2000万像素），飞行高度距地面5-10米，飞行速度≤5m/s，确保图像重叠率≥70%（用于拼接路面全景图）。辅助设备：配备GPS定位模块（定位精度≤1米）、温度传感器（用于记录采集时路面温度），数据需与图像同步存储。第七条采集要求数据采集需遵循以下规范，确保数据的代表性、完整性与一致性：（一）时间与环境要求采集时间：优先选择夏季高温时段（6-8月，每日10:00-16:00），此时泛油病害表现最明显；冬季采集需补充路面温度数据（低于10℃时泛油可能暂时消失）。环境条件：避免雨天、雾天或路面湿滑时采集，确保图像无反光、无遮挡（如落叶、杂物），光照均匀。（二）数据标注规范采集的图像数据需进行人工标注，作为模型训练的“真值数据”，标注要求如下：使用矩形框标注泛油区域，框选范围需完整覆盖泛油边界；标注信息需包含：道路名称、桩号范围、泛油面积（m²）、严重程度（轻度/中度/重度）；每类严重程度的标注样本数量不低于1000张，确保模型训练数据均衡。第四章模型开发与训练第八条模型架构选择泛油识别模型优先采用轻量化深度学习架构，兼顾识别精度与运算效率，推荐架构如下：模型类型优势适用场景YOLOv81.实时检测速度快（FPS≥30）；

2.小目标识别精度高；

3.支持端侧部署。车载移动采集数据的实时识别U-Net1.图像分割精度高，可精确提取泛油边界；

2.适合静态图像的细粒度分析。无人机全景图像的泛油面积计算ResNet+FasterR-CNN1.特征提取能力强，泛油与非泛油区分度高；

2.适合复杂路面环境（如标线干扰）。老旧道路或复杂路况的识别第九条模型训练流程模型训练需遵循**“数据预处理→模型构建→训练调优→验证评估”**的步骤，确保模型性能达标：数据预处理：对采集图像进行归一化处理（像素值缩放到0-1范围）；采用数据增强技术（如随机裁剪、旋转、亮度调整、添加噪声），扩充训练样本数量（增强后样本量需达到原始数据的3倍以上）；按7:2:1比例划分训练集、验证集与测试集。模型构建与训练：基于PyTorch或TensorFlow框架搭建模型，设置初始学习率为0.001，采用Adam优化器；训练过程中实时监控损失函数（如交叉熵损失）与验证集精度，当验证精度连续5轮无提升时，降低学习率（乘以0.1）；训练轮次不少于50轮，确保模型收敛。模型评估：采用mAP（平均精度均值）、召回率、F1-score作为模型性能指标，达标要求如下：泛油识别mAP≥0.90（IoU=0.5时）；召回率≥0.85（避免漏判）；F1-score≥0.88（平衡精度与召回率）。第十条模型迭代与更新模型需建立**“季度小更、年度大更”**的迭代机制：季度小更：针对新采集数据中的误判案例（如与路面标线、油污的混淆），补充标注样本并进行模型微调，提升特定场景识别精度。年度大更：结合全年泛油病害特征变化（如新型沥青材料导致的泛油形态改变），重新训练模型，优化网络结构与参数，确保模型适应性。第五章识别结果应用第十一条结果输出与存储泛油识别结果需以标准化报告形式输出，包含以下核心内容：道路基本信息：道路名称、桩号、车道数、路面类型（沥青混凝土）、建成年限。泛油病害详情：位置：经纬度坐标或桩号范围（如“XX路K1+200-K1+500段东幅车道”）；面积：单车道泛油面积（单位：m²）及占比（如“泛油面积120m²，占单车道面积15%”）；严重程度：按以下标准划分：轻度泛油：路面局部油亮，无明显粘滞感，泛油面积占比＜5%；中度泛油：路面大面积油亮，有轻微粘滞感，泛油面积占比5%-20%；重度泛油：路面整体光滑粘滞，伴随轮胎痕迹或推移，泛油面积占比≥20%。养护建议：根据严重程度推荐养护措施（如轻度采用雾封层，重度采用铣刨重铺）。识别结果需存储于城市道路养护数据库，采用区块链技术确保数据不可篡改，存储期限不少于10年。第十二条养护决策支持区级管理部门需依据识别结果制定差异化养护策略，优先保障重点路段通行安全：泛油严重程度养护措施完成时限重度泛油1.立即设置警示标志（如“路面湿滑”警告牌）；

2.72小时内采用铣刨重铺或微表处技术处置；

3.处置后1个月内复查效果。3天内启动中度泛油1.纳入季度养护计划，采用雾封层或稀浆封层技术处置；

2.处置前每月监测泛油扩散情况。1个月内启动轻度泛油1.纳入年度养护计划，采用局部补油或表面处治技术处置；

2.日常巡查中关注病害发展。6个月内启动第十三条效果评估养护完成后，需通过**“自动识别+人工核查”**方式评估效果：养护后1个月内，重新采集该路段图像，使用泛油识别模型检测剩余泛油面积；若剩余泛油面积占比＜3%，判定为**“养护合格”**；若占比≥3%，需分析原因并重新处置；市级管理部门每年度发布《城市道路泛油养护效果报告》，将评估结果纳入区级养护工作考核指标。第六章质量控制与安全管理第十四条数据质量控制数据采集与模型识别过程需建立三级质量控制机制：采集现场质控：数据采集人员需实时检查图像清晰度，每采集10公里道路需随机抽取5张图像查看，确保无模糊、遮挡或曝光过度。数据入库质控：专业技术机构对上传数据进行批量校验，剔除分辨率不足、定位错误的图像，校验通过率需达到95%以上。模型输出质控：区级管理部门对识别结果进行抽样核查，误判率（将非泛油区域识别为泛油）需控制在5%以内，漏判率（未识别出实际泛油区域）需控制在3%以内。第十五条安全管理数据采集与模型应用过程需遵守以下安全规定：数据安全：采集的道路图像数据需加密存储，仅授权人员可访问，禁止向第三方泄露；涉及军事管理区、涉密单位的道路数据需单独标注并隔离存储。设备安全：车载采集设备需安装防盗装置，无人机飞行需遵守民航部门规定，避开人口密集区与禁飞区域。人员安全：数据采集人员需穿着反光背心，在道路作业时设置警示标志，避免在高峰时段采集快速路、主干路数据。第七章附则第十六条经费保障城市道路泛油自动识别工作经费纳入城市道路养护专项资金，主要用于：数据采集设备购置与维护（占比30%）；模型开发、训练与迭代（占比25%）；识别结果核查与养护效果评估（占比20%）；技术培训与人员薪酬（占比25%）。第十七条技术培训市级管