道路智能巡检系统 千寻驰观

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道路智能巡检系统

千寻驰观道路巡检系统是基于北斗高精度定位及计算机视觉技术打造的道路智能巡检系统。整套系统包含轻量化车载采集平台及边缘智能算法引擎，能够支持公路表面病害及公路基础、附属设施的边缘侧智能识别，自动输出识别目标的高精度位置及公路表面病害的精确面积，提供面向业务需求的结构化结果并实时上报，为道路巡查和养护的降本提效，以及道路管理数字化水平的提升，提供重要的数据支撑。

轻量化智能车载采集平台

由北斗+AI智能感知终端、HMI人机界面以及高性能AI边缘计算平台组成车端巡检设备，结合AI识别算法，对公路表面病害及公路基础、附属设施进行精确识别与位置计算，并可对公路表面病害进行精准面积计算。遵循小型化、轻型化、易安装原则，可灵活适配各种车型。

“车道级”精准定位，“像素级”面积计算

依托北斗高精度定位，结合精确的目标识别以及单目视觉定位技术，进行目标像素位置与空间位置的实时转换，最终实现车辆高速运动下的巡检目标车道级位置计算。依托深度学习精细分割技术，对公路表面病害进行像素级精细边界提取，大幅提升复杂病害面积计算的精度。

病害+设施“端侧联合智能识别”

一次性完成公路表面病害及公路基础、附属设施“端侧联合智能识别”，支持包括横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝、坑槽、条状修补、块状修补在内6大类公路表面病害，召回率和准确率均优于90%，同时支持包括交通信号灯、交通摄像头、交通标志牌在内，3大类8小类公路基础及附属设施，端侧召回率优于96%，准确率优于92%，边缘侧整体处理速度优于10帧/秒，巡检车速大于80公里/小时，巡检过程中不影响正常交通。

成果结构化输出，秒级上报

一方面，实现巡检结果的结构化输出，可以把巡检目标的结构化信息跟公里桩绑定，根据需求定制相应的业务报表。另一方面，基于物联网无线传输技术（如MQTT等），直接将边缘计算结果上报到平台，同步实时识别结果与巡检画面。

国内公路养护现状

道路病害关注项

沥青路面：线裂，网裂，龟裂，拥包，车辙，沉陷，翻浆，剥落，坑槽，啃边

水泥路面：裂缝，板角断裂，接缝损坏，剥落，坑洞，错台，拱胀，沉陷，路框差

人行道路面：裂缝，松动，残缺

路产管养关注项

道路病害+路产“端侧联合”智能检测

支持 14 类典型病害及路产

病害：横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝（ 龟裂）、坑槽、修补（块状、条状） 路产：交通信号灯、交通摄像头（枪机、 球机）、交通标志牌（五大类）

道路智能巡检系统的构成

轻量化智能车载采集平台

道路病害+路产 “端侧联合”智能检测

多次采集数据融合

道路面提取与缺陷分析技术 

获得路面精细轮廓的同时，实时输出路面外包矩形位置

多目标实时跟踪滤重

道路面提取与缺陷分析技术

自动巡检与人工巡检对比的优势有哪些？

① 作业安全性问题； 传统人工巡查作业，需要中途停车，在路边记录， 人员置身于交通流中，存在

不安全的隐患 ；

②正因为中途 不需要停车 ，都是 自动化记录 ，所以 大大提高了效率 ；（弥补人口红利下降）

③ 人工巡检“看心情” ，人会疲倦，长时间重复工作，会有 懈 怠 的工作态度，而 算法是不会偷懒 的 ；

④ 人工巡检“依赖经验” ，不同的 2 个工程师 / 巡检员，面对同一个病害，会有不同的判断标准，

A I 的标准是统一的 ；

⑤ 同样是开车在动态巡检过程中（速度可达 80km/h ），对于 细微病害的检出率 A I （ 1 0 帧 / 秒）远

超过人工的分析识别能力 （人工巡检可能只能记录些非常明显的特征病害）；

⑥ 对 于 A I 来说， 视场域范围内可以全画幅检测 ，人工巡检往往 不容易发现位于视野范围内边缘或

角落的问题。

成功案例

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获得路面精细轮廓的同时，实时输出路面外包矩形位置