基于AI模型与边缘计算的道路智慧巡检装备和系统研究及应用

　　1.立项背景

　　道路基础设施作为国家经济社会发展的基石，其建设、养护与管理水平直接关系到交通运输体系的运行效率、区域经济的协调发展以及人民群众的出行安全与生活品质。一个高效、安全、可靠的道路网络是保障物流畅通、促进产业升级、提升国家综合竞争力的重要前提。

　　近年来，国家高度重视交通运输领域的数字化与智能化升级，相继出台了《交通强国建设纲要》《新一代人工智能发展规划》及《关于推进新型基础设施建设的指导意见》等政策文件，明确将智慧交通、人工智能、智慧巡检及数字基础设施建设纳入战略布局，强调运用前沿技术推动交通设施的精细化管理、智能化运维和安全保障体系的建设，提升交通行业的现代化治理能力。

　　传统的道路巡检养护模式，主要依赖于人工目视检查和手持简单工具测量，存在诸多固有的局限性。面对传统巡检方式的不足，国内外交通科技领域积极探索和应用前沿技术，推动道路巡检向智能化、自动化方向发展。在国际上，以美国、欧洲、日本等发达国家为代表，较早地将图像识别、激光扫描、三维重建、多传感器融合等技术应用于道路设施状态评价。国内方面，特别是在北斗高精度定位、5G通信、边缘计算和国产化AI芯片等技术的加持下，我国道路智慧巡检技术正加速追赶并力图在部分领域实现超越，形成了具有中国特色的发展路径。总体而言，集成化、智能化、实时化、精准化以及“端-边-云”协同的系统架构是当前道路智慧巡检技术发展的主要趋势。

　　在上述背景下江苏省交通技师学院联合江苏森淼工程质量检测有限公司、东南大学等单位共同研发了《基于AI模型与边缘计算的道路智慧巡检装备和系统研究及应用》项目。本项目紧扣道路巡检领域数据融合分析与实时响应需求，构建了“端-边-云”一体化智能巡检架构，通过车载多模态全息感知技术实现数据高效采集与融合，利用NVIDIA Jetson Orin边缘计算平台实现轻量化AI模型的实时分析和精准预警，并在云端构建集数据管理、深度分析与决策支持为一体的智能平台，有效克服传统方法在数据共享、智能决策和快速响应上的不足，形成显著的技术优势。

　　2.关键技术

　　2.1技术方案

　　本项目的核心技术路线是构建一个“端-边-云”协同智能的闭环系统。通过端侧的全息感知获取高质量源头数据，在边缘侧进行实时智能分析与即时预警，最终于云端汇聚、挖掘并实现全生命周期的智慧化管理。

　　2.2主要技术创新点

　　(1)“端-边-云”一体化协同智能新范式：颠覆传统分立式或简单联动的巡检思路，提出并构建了“端(全息感知)-边(实时智能)-云(深度分析与决策)”三位一体、深度协同的智能巡检新范式。强调各层级在数据处理链路中的独特价值与高效协同，实现从数据采集、即时响应到全局优化的全链条智能化闭环，推动道路巡检从被动响应、经验驱动向主动预测、数据驱动的根本性转变。

　　面向全生命周期的动态数字孪生理念： 项目不仅着眼于当前病害的检测，更致力于通过持续、高精度的数据采集与云端智能分析，逐步构建道路基础设施的动态数字孪生体。这一思路将巡检数据提升至战略资产高度，为道路全生命周期的健康管理、预测性维护及资产效能最大化提供了前瞻性的技术路径。

　　(2)端侧—全息化多模态感知与时空精准同步技术：集成高精度视觉传感器、北斗/GPS高精度定位模块与惯性测量单元(IMU)，结合传感器标定与时空同步机制。以克服单一传感器信息维度不足的问题，实现了对道路病害、路域资产及周边环境要素的厘米级精准定位与全息化、数据采集，为后续智能分析奠定了高质量的“数字底板”。

　　边缘侧—轻量化AI模型与边缘实时智能决策技术： 针对道路巡检的实时性要求，研发并部署了面向特定目标(如严重病害、突发事件)的轻量化、高效能深度学习模型。在高性能车载边缘计算平台上实现了对关键信息的秒级快速识别、分析与即时预警，提升了应急响应速度，并有效分流了云端计算压力。

　　云端—海量异构数据融合分析与智能挖掘引擎技术： 构建了统一的、可扩展的云端大数据平台，创新性地解决了多源异构巡检数据(图像、定位、传感器参数等)的有效汇聚、标准化治理与深度融合难题，彻底打破“数据孤岛”。通过集成先进的人工智能算法(如深度学习、机器学习)，对海量数据进行多维度智能分析与深度挖掘，实现病害发展趋势预测、资产状态评估及养护策略优化，为智能化决策提供强大引擎。

　　(3)“端-边-云”深度协同与闭环反馈优化机制：并非简单的三层功能叠加，而是构建了数据流、信息流、控制流在“端-边-云”之间的无缝对接与智能协同机制。边缘侧的初步分析结果可即时反馈指导端侧感知策略的调整，云端的深度分析成果则用于持续优化边缘侧AI模型，形成了一个动态学习、持续进化的智能闭环系统。

　　业务驱动的全栈式智慧巡检解决方案集成：以解决道路巡检养护的实际痛点和提升管理效能为核心驱动，将先进的感知技术、AI算法、边缘计算、云计算与大数据技术进行深度整合，形成了一套覆盖数据采集、实时分析、智能预警、云端管理、可视化展示及决策支持的全流程、全栈式智慧巡检解决方案，实现了技术创新与业务需求的紧密耦合。

　　3.推广应用情况

　　基于AI模型与边缘计算的道路智慧巡检装备和系统自试点实施以来，充分展现了其在智能识别、实时预警和数据集成管理等方面的显著技术优势与广泛应用价值。该系统已在江苏省高速公路交通运输执法总队宁杭支队、沿海支队以及新疆部分重点路段成功完成部署与实地运行，并在镇江、昆山等多个地市的公路事业发展中心管辖区域内试点运行。系统具备自动识别路面裂缝、坑洼、龟裂、标线模糊、交通标志遮挡、抛洒物等多类型病害与突发事件的能力，同时对沿线交通设施与道路资产进行智能识别与状态感知，并通过中心管理平台实现结构化数据输出与统一归档，切实提升了道路病害发现的时效性和管理决策的科学化水平。

　　项目构建了以“云-边-端”融合为核心的协同计算体系，创新性地集成计算机视觉技术、人工智能大模型及深度学习算法，打造出覆盖全路网的视频感知能力与智能处理能力，构建了从“图像数据实时采集—病害与资产识别分析—自动预警与信息推送—后台数据集中管理”的标准化作业闭环。该技术体系在提升道路巡检效率、缩短响应时间、实现全天候自动巡检方面取得了实质性突破，为交通设施的精细化运维和应急处置提供了有力支撑。

　　基于宁杭高速、沿海支队的实际运用成效，该系统技术方案已具备良好的可复制性与区域推广基础。目前，项目已作为典型应用成果，依托沿海支队高速公路智慧巡查体系，于2025年4月正式入选江苏省交通综合执法局人工智能执法业务场景应用试点项目。与此同时，系统已在江苏省内沪宁高速、宁连高速等重点高速路段启动推广准备工作，并积极拓展至国省干线、城市快速路以及部分市政道路的管理和养护领域，推动系统向多场景、多道路类型、多管理层级的广泛落地与深度融合。项目成果受到省市各级领导与交通主管单位的高度肯定，认为该系统显著提升了道路巡检的智能化、自动化水平，是推动道路管养向数字化、网络化、智能化转型升级的重要技术支撑平台。

　　本项目具有显著的经济及社会效益。该系统通过人工智能和边缘计算技术的深度融合，实现了对道路病害、突发事件、路域资产等问题的高精度识别与实时分析预警，有效提升道路安全保障能力，降低交通事故发生率，保障人民群众出行安全;通过智能化、自动化的巡检方式，替代传统人工巡检模式，不仅提升了作业效率，缩短巡检周期，还大幅降低人力成本与资源投入，为交通管理部门提供了更具经济效益的解决方案;系统结构化输出的巡检数据为政府和企业的道路养护决策提供科学依据，推动养护管理的数字化、精细化转型。本技术通过宁杭高速和沈海高速、沪陕高速公路江苏省平潮至广陵段扩建工程交工验收质量检测、北京至上海国家高速公路江苏段改扩建工程等项目的成功应用，为我国高速公路、国省干线等智能化升级提供了示范样板，具备良好的推广价值。