案例丨AI视觉+边缘计算：重塑公路智慧管养新范式

2025年06月16日

在交通强国战略推动下，公路基础设施的智能化管养已成为行业转型的核心命题。

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面对传统道路巡检存在的主观性强、效率低下、病害漏检等痛点。

融合边缘计算与AI视觉技术的智能巡检系统正推动公路养护模式从“人眼巡查”向“全域感知”跃迁，构建起覆盖路况监测、风险预警、决策优化的全链条数字化管理体系。

系统架构：云边端协同驱动精准感知

系统使用云边端一体协同，实现数据采集、实时分析与决策管控的闭环。

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数据采集：车载智能巡检设备集成高清摄像头、高精度定位模块（RTK）及加速度传感器，最高支持100km/h行驶状态下采集路面影像与空间坐标信息，通过5G/4G网络实现多源数据同步回传。

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汉智兴边缘AI产品

边缘智能：使用Coeus边缘AI计算机，搭载NVIDIA Jetson系列边缘计算单元，内置路面病害识别、交安设施检测等多种AI算法模型，支持实时解析裂缝、坑槽、护栏缺损等道路异常，检测精度达91.6%以上，秒级生成带地理坐标的病害标签。

云端协同：构建公路技术状况评定数据库，融合自动化检测与人工核查数据，生成PCI（路面损坏状况指数）、RQI（行驶质量指数）等核心指标的可视化多图层热力图，实现“一张图”掌握路网健康状况。

核心技术：柔性扩展赋能多维管控

1. 动态视觉解析技术
通过多尺度特征融合算法，系统可适应不同光照、天气条件下的图像质量波动，精准识别路面病害空间分布。

结合高精度定位数据，实现病害位置与公路桩号的自动匹配。

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2. 无限扩展算法仓
系统采用模块化架构，支持加载边坡落石监测、路面积水识别、气象观测等场景化模型。

独有的“一源多算”能力可兼容不同厂商算法引擎，支持多类专项功能的快速部署。

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3. 全链路数据贯通
通过标准化API接口与《交通数字化管理平台》无缝对接，输出符合交通运输部规范的检测报表。

在高速项目中，系统实现病害图像、资产清点数据与养护工单系统的自动关联，显著缩短传统人工处置流程的响应时长。

应用场景：从风险预警到科学决策

江西某农村公路项目中，系统通过巡检车辆实时分析识别路面病害与交安设施缺损，联动养护部门建立闭环管理机制。

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依托AI视觉识别技术，系统识别裂缝、坑槽等60处路面病害，输出PCI均值97.48、RQI均值94.42的量化指标，帮助养护单位锁定3处PCI值低于70的隐性损毁路段。

在山东高速，通过边缘AI实时解析护栏缺损、标志牌褪色等交安设施异常，检测数据经Restful API推送至省级养护平台，实现从病害发现到维修工单派发的全流程数字化管控。

产业价值：重构公路管养生态

在效率革命层面，系统支持100km/h车速移动检测，巡检效率是传统人工作业的10倍，91.6%的病害检出率显著降低漏检风险。

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在决策升级维度，基于系统生成的PCI/RQI热力图与资产电子档案，养护部门可精准制定预防性维护策略；

在成本控制领域，模块化算法仓与标准化API接口设计，有效降低多系统对接的技术改造成本。

当前，系统已在全国17省市落地应用，覆盖高速公路、国省干线与农村公路等多级路网。

随着边缘计算与车路协同技术的深度融合，未来智慧巡检将向“预防性养护”进阶，通过多源感知数据建模预判道路性能衰减规律，为构建安全、畅通、绿色的现代化公路体系持续注入动能。