基于无人机的高速公路交通安全设施自动巡检及主动警示关键技术研究报告

　　引言

　　针对新疆高速公路荒漠无人区路段长、环境恶劣、传统人工巡检效率低、安全风险高、漏检率大等难题，本项目按“理论研究—技术攻关—算法开发—试验测试—工程验证”流程，构建“无人机数据采集—图像预处理—AI智能识别—平台预警处置”技术链条，研发“全疆一张图”路况检测及警示平台，在S21阿乌高速完成试验验证，为荒漠区高速公路智能化养护提供可复制方案。

　　1研究背景与意义

　　1.1研究背景

　　截至2022年底，我国公路总里程已达到535.48万公里，其中高速公路总里程已突破17.73万公里。截至目前，新疆高速公路总里程已突破5500公里，其中44%的路段穿越荒漠无人区。这些区域地形复杂、气候恶劣，给高速公路的巡检和养护带来了严峻挑战。目前，传统模式主要存在效率低下、安全风险高、漏检率居高不下三大痛点

　　1.2研究目标与意义

　　以 S21 阿乌高速为依托，研发无人机自动巡检技术与主动警示平台，实现交通安全设施自动化检测、精准定位与闭环管理，打造荒漠区高速智能养护示范方案。

　　2研究内容与技术路线

　　2.1总体技术构架

　　本项目按照“需求牵引—技术攻关—系统集成—工程验证—总结推广”的一体化技术路线推进，构建了“感知—解算—识别—决策—处置”的完整技术链条。

　　研究内容分为四个层次：

　　数据采集层：无人机航线优化、多维度影像采集;

　　数据处理层：图像畸变矫正、增强、去噪;

　　智能识别层：改进 YOLOv8 目标检测、改进 DeepLabV3 + 语义分割;

　　应用平台层：“全疆一张图” 一体化管控平台。

　　2.2无人机数据采集技术

　　(1)设备选型

　　本项目主要采用多旋翼高精度航测无人机DJI精灵4RTK进行数据收集工作。该机型主要参数如下：

　　表1DJ1精灵4RTK无人机主要参数

名称	参数
起飞重量	1391克
轴距	350mm
最长飞行时间	30分钟
最大续航里程	25公里
悬停精度	±0.1米
影像传感器	三轴机械云台
可控转动范围	-90°至±30°

　　(2)飞行参数优化

　　在无人机高速公路安全设施数据采集过程中，飞行参数的设置直接影响数据采集质量。本项目通过系统试验，确定了最优飞行参数组合：

　　表2 最优飞行参数组合

参数	设置值	确定依据
飞行高度	40-70m	对应GSD=5.748.955mm,满足裂缝≥mm的检测需求。
飞行速度	2m/s	保障航向重叠度60%-80%
飞行角度	30°/45°/90°	斜射捕捉侧面细节，正射获取完整轮廓

　　(3)地面分辨率(GSD)计算与分析

　　路面病害检测需要充分考虑图像的地面分辨率GSD。GSD计算公式如下：

　　GSD=a/f·H

　　其中GS表示采样图片中的一个像素多代表的真实空间尺寸;H表示相对航高，f表示相机拍摄的焦距大小。A为像元尺寸大小。

　　本研究进行数据采集时的摄影镜头焦距为24mm，像元尺寸为2.74mm/pix。考虑无人机飞行时的道路安全性，将相对行高设置为40米-70米时，其GSD符合检测要求。

　　2.3图像预处理技术

　　(1)畸变矫正

　　无人机拍摄路面影像时受到摄像仪硬件、计算误差、外界环境的影响，导致获取的图像发生径向畸变。因此需要对航拍图像进行矫正，为后期的护栏识别提供正确的参数，保证提取的准确度。

　　本研究基于小孔成像模型，修正相机径向与切向畸变，保障设施识别参数准确;其模型如图1所示。矫正效果如图2所示。

　

　　(2)数据增强

　　为了增加输入图像的多变性，防止安全设施检测模型过度依赖非典型特征，本项目通过常用的数据增强方法进行数据集扩充，主要包括：随机修剪、色彩抖动、平移变换、反射变换、翻转变换。

　　(3)直方图均衡化

　　对于亮度正常的图像不予处理，对偏暗图像需进行图像增强。传统的直方图均衡化虽然能提高图像对比度，但会导致背景噪声放大。本项目采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)方法，将图像划分为多个T×T的子图像，对每个子图像分别进行直方图均衡化，并设置对比度限制阈值，在保持图像整体亮度均匀的同时增强细节信息。

　　(4)图像去噪

　　经过CLAHE处理后，图像对比度明显增强，但暗色背景部分出现噪声。本项目对比了高斯滤波与中值滤波的去噪效果：最终选用3×3中值滤波进行图像去噪处理，为后续模型检测提供高质量输入。

　　3AI智能识别算法

　　3.1目标检测模型

　　改进YOLOv8(命名SatDetX-YOLO)，替换主干网络为FasterNet(含PartialConvolution模块)，嵌入DAM(DeformableAttentionModule)提升小目标特征捕捉能力，采用MPDIoU损失函数优化边界框回归。

　　3.2语义分割模型

　　基于DeepLabV3+架构，替换主干为轻量化MobileNetV2，引入DenseASPP(空洞率3/6/12/18/24)与SGE注意力机制，实现标线、护栏像素级分割。

　　3.3检测效果

　　通过上述算法改进，本研究在S21阿乌高速实际数据上取得了优异的检测效果：

　　表3检测效果

检测目标	识别率
标识牌	94.10%
路面病害	89.9%
抛洒物	90.9%
护栏	87.89%
标线	90.1%

　　4“全疆一张图”智能管控平台

　　4.1功能需求分析

　　本项目开发的“全疆一张图”无人机高速公路路况检测及警示平台，主要实现以下功能：

　　(1)地图数据展示：将交投管养的公路路网数据库中G318、30等国省道空间数据线形轨迹和点数据，在电子地图上显示，方便查看。

　　(2)搜索定位：根据路线编码、名称查询其在地图上的位置。

　　(3)路面状况上报及预警：将路面状况数据上报到项目库，形成项目数据，并对损坏位置预警。

　　(4)分级管理：设置养护单位和上级管理部门两级管理入口，各管理单位只能查看自己的项目。

　　(5)项目处置：对处置结果进行记录，处置完成后将项目状态标记为已处置。

　　(6)统计分析：统计病害数量、次数、大小等数据，以图表形式展示。

　　4.2技术架构

　　总体架构设计可以采用前后端分离的方式，使用Vue.js作为前端框架，Node.js作为后端服务器，MySQL作为数据库管理系统：

　　4.3平台部署与应用

　　平台已完成部署并在S21阿乌高速示范应用，实现了：

　　病害位置自动标注，UTM坐标精准配准(误差≤0.02m)。

　　分级预警机制(护栏缺损≥4m触发红色预警)。

　　处置流程闭环(巡检→上报→维修→验收)。

　　病害响应时间从3-5天缩短至24小时内。

　　5工程应用与效果评估

　　5.1依托工程概况

　　S21阿乌高速公路位于新疆维吾尔自治区境内，路线起自兵团第十师北屯市，终点位于乌鲁木齐市拟建的西绕城高速公路，路线全长342.538公里。

　　本项目在S21高速完成的主要飞行任务包括：

　　累计数据量：飞行总架次：49架次;采集影像总数：15744张;40m高度正射：8417张;40m高度45°倾斜：7083张;45m/60m正射倾斜：244张; 完成多路段正射与倾斜摄影数据采集，验证技术稳定性与实用性。

时间	路段	飞行高度	采集内容
2023.11.3-11.8	K5-K25段	80m/40m	正射+45°倾斜
2024.03.05	K304-K307段	80m/40m	正射+45°倾斜
2024.04.05	K304-K307段	80m/40m	正射+45°倾斜

　　5.2经济社会效益

　　(1)经济效益

　　单架次覆盖 50km，节省 30%–50% 人力成本;早检早修降低 10%–20% 养护成本;巡检不封路，保障通行效率。

　　(2)社会效益

　　人员安全风险降低 90% 以上;实现养护全流程数字化;积累连续病害数据支撑预防性养护;形成荒漠区智能巡检标准，可在全疆及西北推广。

　　6创新点总结

　　1、技术创新：首次在新疆荒漠区验证无人机巡检成套技术，形成适配极端环境的飞行参数方案，解决复杂环境数据采集难题。

　　2、算法创新：自研 SatDetX-YOLO 与改进 DeepLabV3+，轻量化与高精度兼顾，综合识别率达行业先进水平。

　　3、平台创新：打造 “全疆一张图” 数字化平台，填补新疆公路无人机巡检智能管控空白，实现全流程一体化管理。

　　7结论与展望

　　7.1研究结论

　　本项目构建荒漠区高速公路无人机自动巡检及主动警示完整技术体系，实现设施检测自动化、数字化、智能化，可有效替代人工巡检，在提效、降本、保安全上优势显著，是交通新质生产力在公路养护领域的典型实践。

　　7.2存在问题与改进方向

　　项目执行过程中也发现了一些有待改进的问题：

　　(1)无人机硬件限制：当前无人机续航时间约30分钟，单架次覆盖里程有限，且对恶劣天气(大风、雨雪)的适应性仍需提升。

　　(2)复杂环境识别率：在恶劣天气、低光照等条件下，识别准确性和可靠性仍需进一步提升。