轻量化路面病害巡检装备产品手册（知识研究学习模版）

轻巧化公路巡检装备1技术背景随着我国公路基础设施的迅速发展，公路网络覆盖范围不断扩大，为国民经济和社会发展提供了坚实保障。然而，随着建设需求的逐渐饱和，公路养护管理的重要性日益凸显。传统的公路巡检方式主要依赖于人工检查和传统检测车，存在耗时耗力、安全隐患以及不适用于低等级公路等问题。特别是在农村等低等级公路上，路面狭窄、路况复杂，传统大型检测车难以有效巡检，人工检查又增加了时间和人力成本，存在安全隐患。基于人工智能、多传感器融合及多源数据处理等先进科技的轻巧化巡检装备的研发，为提升巡检效率和准确率提供了有效解决方案。这种智能化装备不仅能够适应复杂的路况，还能减少人力投入和安全风险，为实现高效、科学的公路养护管理奠定了坚实基础，推动公路基础设施的可持续发展。2技术方案为了解决传统人工养护模式存在的种种弊端，针对低等级公路的日常巡检，在确保准确性、高效性、安全性的前提下，提出了一种具有基于人工智能的低等级公路巡检装置。基于人工智能的低等级公路轻巧化巡检系统，主要包括轻巧化巡检检测装备和智能化巡检平台。检测装备有多种形式，可以以不同车型作为载体，主要包括前端图像采集模块（支持云台相机、工业相机及xxxx摄像头等多种形式）、传感器（如激光平整度传感器、惯性导航传感器）和车载处理器（如工控机或边缘计算设备），用于采集路面病害、平整度、车辙、沿线设施图像及地理位置等数据。通过AI算法对数据进行分析，实现路面病害识别、平整度检测等任务，支持轻巧化边缘计算和云端处理，满足实时性和智能化需求。目前根据应用场景主要分为以下几种产品形式：云计算版本:使用xxxxxxxx相机搭配云端计算的方式，相机安装简易，可安装于所有类型车辆，前端设备仅用于数据采集，通过无线网络的方式将数据上传至云端处理，适用于数据来源多，实时性要求不高的场景，也能充分利用已有云端算力；基础边缘计算版本：使用xxxxxxxx相机+基础AI边缘计算设备的方式，相机安装简易，可安装于所有类型车辆,计算设备前置可保证实时识别，也可灵活配合云端算力，适用于有实时性要求的场景，在隧道、山区等信号较差的场景下也能执行识别功能；高性能边缘计算版本：使用工业相机+AI边缘计算设备，需要在车顶使用安装支架来安装车载相机，用于小型汽车作为巡检载体的场景。工业相机成像质量高、视角更广，适用于养护单位日常巡检的场景；智能化巡检平台则利用AI技术对数据进行深度分析，生成符合行业标准的评价指标和报告，并通过大屏展示和业务平台模块，直观呈现道路病害情况，支持养护管理决策和病害修复闭环管理。该系统已在实际应用中为低等级公路巡检、路况普查和养护工作提供了高效、精准的技术支撑。3主要功能及应用场景主要功能：支持识别常见的裂缝、坑洞、松散等十余种病害类型；支持识别边坡、落石等危险场景；支持识别停车、行人、抛洒物等影响道路行驶安全的交通事件；支持识别交通标识、告示牌等道路资产。可应用于公路的日常养护、公路交通安全维护、道路资产管理等场景4技术优势与传统巡检方式相比，该系统大幅降低了人力、时间成本，减少了巡检人员的安全风险，同时提升巡检效率和病害识别准确率。设备的轻巧化设计和灵活组合能够适应低等级公路复杂的运营环境，具有广阔的市场推广前景。轻巧化设计与高效采集项目研发的轻巧化巡检装备以中小型汽车为载车平台，搭载高清摄像机、激光传感器、惯导模块、GNSS定位装置等，能够高效采集路面损坏、平整度、车辙、沿线设施图像及地理位置信息。设备灵活适配低等级公路的复杂路况，避免了传统重型检测车不适用的问题。基于AI的智能分析能力采用深度学习、多源数据融合等先进技术，结合Tensorflow、Pytorch等主流框架，开发轻巧化AI算法，实现对路面病害（如坑槽、裂缝、拥包等）的精准识别和定量分析，并能检测路侧设施状态（护栏、标识标牌等）及路面异常情况（抛洒物等），准确率达90%以上。同时支持云端和边缘计算，实现高效、实时的数据处理。智能化巡检管理平台基于B/