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道路智能巡檢系統

千尋馳觀道路巡檢系統是基于北斗高精度定位及計算機視覺技術打造的道路智能巡檢系統。整套系統包含輕量化車載采集平臺及邊緣智能算法引擎，能夠支持公路表面病害及公路基礎、附屬設施的邊緣側智能識別，自動輸出識別目標的高精度位置及公路表面病害的精確面積，提供面向業務需求的結構化結果并實時上報，為道路巡查和養護的降本提效，以及道路管理數字化水平的提升，提供重要的數據支撐。

輕量化智能車載采集平臺

由北斗+AI智能感知終端、HMI人機界面以及高性能AI邊緣計算平臺組成車端巡檢設備，結合AI識別算法，對公路表面病害及公路基礎、附屬設施進行精確識別與位置計算，并可對公路表面病害進行精準面積計算。遵循小型化、輕型化、易安裝原則，可靈活適配各種車型。

“車道級”精準定位，“像素級”面積計算

依托北斗高精度定位，結合精確的目標識別以及單目視覺定位技術，進行目標像素位置與空間位置的實時轉換，最終實現車輛高速運動下的巡檢目標車道級位置計算。依托深度學習精細分割技術，對公路表面病害進行像素級精細邊界提取，大幅提升復雜病害面積計算的精度。

病害+設施“端側聯合智能識別”

一次性完成公路表面病害及公路基礎、附屬設施“端側聯合智能識別”，支持包括橫向裂縫、縱向裂縫、網狀裂縫、坑槽、條狀修補、塊狀修補在內6大類公路表面病害，召回率和準確率均優于90%，同時支持包括交通信號燈、交通攝像頭、交通標志牌在內，3大類8小類公路基礎及附屬設施，端側召回率優于96%，準確率優于92%，邊緣側整體處理速度優于10幀/秒，巡檢車速大于80公里/小時，巡檢過程中不影響正常交通。

成果結構化輸出，秒級上報

一方面，實現巡檢結果的結構化輸出，可以把巡檢目標的結構化信息跟公里樁綁定，根據需求定制相應的業務報表。另一方面，基于物聯網無線傳輸技術（如MQTT等），直接將邊緣計算結果上報到平臺，同步實時識別結果與巡檢畫面。

國內公路養護現狀

道路病害關注項

瀝青路面：線裂，網裂，龜裂，擁包，車轍，沉陷，翻漿，剝落，坑槽，啃邊

水泥路面：裂縫，板角斷裂，接縫損壞，剝落，坑洞，錯臺，拱脹，沉陷，路框差

人行道路面：裂縫，松動，殘缺

路產管養關注項

道路病害+路產“端側聯合”智能檢測

支持 14 類典型病害及路產

病害：橫向裂縫、縱向裂縫、網狀裂縫（ 龜裂）、坑槽、修補（塊狀、條狀） 路產：交通信號燈、交通攝像頭（槍機、 球機）、交通標志牌（五大類）

道路智能巡檢系統的構成

輕量化智能車載采集平臺

道路病害+路產 “端側聯合”智能檢測

多次采集數據融合

道路面提取與缺陷分析技術 

獲得路面精細輪廓的同時，實時輸出路面外包矩形位置

多目標實時跟蹤濾重

道路面提取與缺陷分析技術

自動巡檢與人工巡檢對比的優勢有哪些？

① 作業安全性問題； 傳統人工巡查作業，需要中途停車，在路邊記錄， 人員置身于交通流中，存在

不安全的隱患 ；

②正因為中途 不需要停車 ，都是 自動化記錄 ，所以 大大提高了效率 ；（彌補人口紅利下降）

③ 人工巡檢“看心情” ，人會疲倦，長時間重復工作，會有 懈 怠 的工作態度，而 算法是不會偷懶 的 ；

④ 人工巡檢“依賴經驗” ，不同的 2 個工程師 / 巡檢員，面對同一個病害，會有不同的判斷標準，

A I 的標準是統一的 ；

⑤ 同樣是開車在動態巡檢過程中（速度可達 80km/h ），對于 細微病害的檢出率 A I （ 1 0 幀 / 秒）遠

超過人工的分析識別能力 （人工巡檢可能只能記錄些非常明顯的特征病害）；

⑥ 對 于 A I 來說， 視場域范圍內可以全畫幅檢測 ，人工巡檢往往 不容易發現位于視野范圍內邊緣或

角落的問題。

成功案例

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獲得路面精細輪廓的同時，實時輸出路面外包矩形位置