随着我国高速公路及城市道路里程的快速增长，道路养护压力日益加剧。传统人工巡检方式依赖目视排查，不仅效率低下（平均巡检速度不足20公里/小时），且受光线、天气影响显著，漏检率高达30%以上。2023年某省交通厅统计显示，因未能及时发现路面裂缝导致的次生病害，使养护成本激增42%。与此同时，公众对出行安全的要求持续提升，交通运输部《“十四五”公路养护管理纲要》明确提出“到2025年重点路段自动化检测覆盖率需达90%”的硬性指标。

在此背景下，融合AI、物联网及边缘计算技术的道路病害智能检测系统成为破局关键。该系统需实现三大核心突破：

1、从“人眼”到“AI眼”的跨越——通过深度学习算法实现裂缝、坑槽等20余类病害的毫米级识别，将检测效率提升至200公里/小时；

2、从“被动处置”到“主动预警”的转型——依托固定式监测站与车载设备构建全天候感知网络，对边坡滑移、桥梁裂缝等隐性风险实现提前30天预警；

3、从“经验决策”到“数据驱动”的升级——基于历史病害数据建立预测模型，优化养护资金分配，据试点项目表明可降低年度养护支出15%-20%。

目前，该系统已在多个省市高速公路和城市道路得到成功应用。以某省会城市环线高速为例，部署后实现检测效率提升8倍，年度养护成本降低18%，充分验证了其技术先进性和实用价值。随着5G和边缘计算技术的深度融合，博雅弘拓RGB道路病害检测系统将持续推动道路检测向智能化、自动化方向快速发展，为智慧交通建设提供强有力的技术支撑。

RGB道路病害检测系统—高效率的高速公路道路巡检方案

一、方案目标

提升巡检效率：通过AI+IoT技术实现自动化、智能化巡检，减少人工依赖。

保障道路安全：实时监测路面病害、交通设施状态，提前预警风险。

降低运维成本：采用智能分析优化养护计划，减少不必要的维修投入。

全天候覆盖：支持白天、夜间及恶劣天气条件下的稳定巡检。

二、技术架构

采用 “AI+EdgeAIoT+无人机+车载巡检” 多模态协同方案：

智能车载巡检系统

配备高精度摄像头、激光雷达、GPS/北斗定位，实时采集路面裂缝、坑槽、标线磨损等数据。结合AI算法（如YOLOv8、语义分割）自动识别病害，并标注位置与严重程度。

无人机空中巡检

针对高架桥、边坡、隧道等人工难以到达的区域，无人机搭载热成像与多光谱传感器，检测结构变形、渗水等问题。

固定式EdgeAIoT监测站

部署于关键路段（如弯道、桥梁），集成毫米波雷达与视频分析，实时监测交通设施（防撞栏、标志牌）状态。

边缘计算设备本地处理数据，降低网络依赖，实时上报异常。

云端管理平台

数据汇总至云端，结合GIS地图可视化展示病害分布，自动生成养护工单并优化调度。

三、核心功能

自动化病害识别

支持20+种道路病害检测（裂缝、车辙、坑槽等），准确率≥95%。

自动分类病害等级（轻微/中度/严重），关联养护优先级。

实时预警与闭环处理

发现紧急问题（如路面塌陷）时，通过APP/短信通知养护团队，1小时内响应。

维修过程全程记录，AI验收确保修复质量。

智能分析与决策支持

基于历史数据预测病害发展趋势（如冬季易发冻胀路段），提前制定养护计划。

结合交通流量数据，优化巡检路线与频次。

多终端协同

支持PC端、移动端（APP/小程序）操作，养护人员可实时查看任务、上传修复结果。

四、实施流程

数据采集

每日定时巡检（车载+无人机），突发情况触发机动巡检。

AI分析

边缘设备实时处理数据，云端平台二次校验。

任务派发

平台自动分配工单至最近养护团队，导航至病害点位。

修复验收

维修后拍照回传，AI比对修复前后图像，闭环管理。

五、优势总结

适用场景：高速公路日常巡检、汛期/冰雪季专项检查、重大活动保障。

技术合作：可对接现有养护系统，支持定制化开发（如融合BIM模型）。

通过该方案，可实现高速公路巡检 “快、准、省” 的智能化升级，显著提升道路安全性与运维效益。

RGB3DS道路病害智慧检测系统基于3D成像、RGB视觉与AI算法，可高效检测裂缝（横向、纵向、网状）、车辙、坑槽、沉陷、拥包、泛油、骨料剥落等典型道路病害，广泛应用于城市道路巡检、高速公路车辙监测、农村公路沉降评估、机场跑道平整度检测、隧道桥梁结构健康诊断等领域。该系统支持80-100km/h动态检测，实现毫米级精度测量，通过病害热力图与三维建模辅助制定养护策略，显著提升道路运维效率与安全性，适用于政府养护部门、工程企业及科研机构的智能化基础设施管理需求。欢迎扫码登录博雅弘拓公司官网了解试用。

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