智能化监测技术在公路养护决策中的应用研究

摘要：公路养护管理正逐步从经验驱动向数据驱动模式转变，智能化监测技术在其中发挥着日益关键的作用。本文围绕公路养护领域中结构健康监测、交通荷载感知和环境因素评估等关键环节，探讨各类智能传感与数据处理技术的集成应用，分析其在病害识别、风险评估、养护优化决策等方面的实际成效。通过对典型工程案例与系统架构的分析，论证智能监测手段如何提高养护精准度、延长道路寿命并降低全生命周期成本，旨在为未来智慧公路建设提供技术支撑与实践路径。

关键词：智能监测；公路养护；决策优化

随着交通基础设施老化程度加剧和交通强度持续上升，传统的公路养护手段已难以满足高效、精准与可持续的运维要求。智能化监测技术依托传感器网络、数据分析与人工智能算法，为养护决策提供全面实时的数据支持，成为智慧公路发展的核心技术支柱。

一、公路智能监测技术体系构成与发展路径

（一）基于传感网络的结构状态感知技术

公路结构状态感知技术依托于高密度传感网络的布设，实现对路基、路面、桥梁等关键部位的实时监测与动态评估。通过将应变计、加速度计、温湿度传感器等精密感知元件嵌入路体结构内外，系统可连续采集运行过程中产生的微观变形、荷载响应与环境影响信号，并传输至监测中心进行解析与建模。该技术能够捕捉到传统人工检测手段难以发现的细微结构变化，及时发现疲劳裂缝、沉降位移与荷载异常等潜在风险，为后续病害预警与结构评估提供高频高精度的基础数据支撑。

（二）面向路面损伤的图像识别与分析方法

基于图像识别的路面损伤分析方法通过智能摄像采集系统与图像处理算法的结合，实现对裂缝、坑槽、剥落等常见路面病害的自动识别与精准分类。系统利用车载、无人机或路侧摄像终端获取连续图像序列，通过深度卷积神经网络提取纹理、颜色、边缘等特征，构建病害识别模型，并结合空间位置与病害形态进行定量评估。该方法不仅能够提高病害识别的精确度，还具备高效率、低人工依赖的特点，适用于大范围公路路况巡检任务。特别是在路网密集、人工巡查难以全面覆盖的区域，通过图像识别技术可快速完成初筛与优先级排序，为制定科学的养护计划提供数据基础与决策依据。

（三）多源数据融合的公路运行状态评估模式

多源数据融合评估模式通过整合交通流量、结构应力、环境气象与能耗等多维信息，构建公路运行状态的综合评判框架，实现对路段安全性、耐久性与运行效率的动态跟踪与分析。该模式基于物联网平台，将各类感知数据通过标准接口汇聚入统一的数据库，并借助数据清洗、时序分析与统计建模方法对数据间的相关性进行量化处理，形成具有逻辑因果关系的评估指标体系。在此基础上构建的状态评价模型，不仅能实时反映路段运行质量，还能预测潜在风险等级，辅助调度决策与资源分配。通过引入人工智能算法进一步优化评估精度，使得系统具备主动预警与动态适应的能力。

二、智能监测技术在养护决策中的实践应用

（一）病害智能预警与精准定位机制

在公路病害治理中，智能监测技术通过对结构应变、路面裂缝、沉降位移等指标的实时跟踪，实现了高频数据驱动下的病害智能预警功能。基于嵌入式传感网络与边缘计算设备，系统可自动识别异常变化趋势，通过特征提取与异常建模算法判断病害类型并确定演化趋势。预警机制通过与历史数据库的比对校正，提高识别准确性，并依据空间坐标系统对病害位置进行高精度定位。定位系统可接入高精度GPS或惯性导航模块，确保监测数据与实际道路坐标一一对应，便于管理者第一时间确认风险源并制定响应方案。监测系统对每次异常变化进行记录与标签分类，可持续追踪病害发展路径，为后续评估提供动态数据支撑。

（二）道路寿命预测模型的智能参数更新策略

道路寿命预测模型作为科学制定养护周期与投资规划的重要基础，其准确性直接关系到资源配置效率与工程可持续性。在智能监测技术支持下，传统依赖经验与静态参数构建的寿命模型逐步被基于动态感知数据驱动的预测机制所替代。该模型通过对交通荷载、气候变化、材料老化、微观损伤扩展等多个变量进行长期监控，并引入机器学习算法建立非线性映射关系，在识别关键影响因子的基础上对寿命函数进行动态更新。参数更新过程中融合了贝叶斯回归、神经网络等方法，实现模型结构的自适应调整与时间序列预测的多尺度迭代优化。模型在运行中可与实时监测数据联动，构建反馈闭环系统，不断修正预测偏差，提高未来劣化趋势的判断精度。

（三）基于风险等级的分区养护优化决策

智能监测系统提供的高维数据为道路风险等级的动态划分与分区优化养护决策提供了技术基础。系统依据结构状态参数、路面病害密度、交通流特征与周边环境敏感性等指标，建立多因子评价模型，将路网划分为不同风险等级区块，并制定与之匹配的差异化养护策略。风险评估模型通过模糊聚类、支持向量机等方法对风险因子进行归类建模，实现从定性评判向定量识别的过渡。在划分结果基础上，高风险区域优先纳入预养护计划，实施深度巡检与预防性处理，中风险区域执行周期检修策略，低风险区域则实施延后养护与巡查压缩。系统通过对养护资源与风险等级匹配度的持续评估，实现动态资源调度与干预优先级调整。养护执行过程中系统可实时反馈作业效果，更新区块状态值，进一步增强决策的响应性与适应性。

（四）灾害环境感知下的应急养护策略响应

在极端气候频发与突发灾害增多的背景下，智能监测系统在应急养护中的应用日益凸显。系统通过布设气象传感器、积水监测器、滑坡预警仪等多类型感知设备，实时掌握环境要素对道路运行状态的影响。数据处理中心基于历史灾害模型与实时感知数据比对分析，快速识别潜在灾害风险，如路基冲刷、边坡失稳或桥面结冰等情况，并触发相应应急预案。应急响应策略根据风险等级自动匹配处置机制，包括远程限速指令发布、临时封闭警示、抢修队伍调度等，实现从信息采集到指令执行的联动闭环。系统具备边运行边更新能力，能在灾害影响过程中同步分析灾情发展并适时调整处置方案，保障道路通行与人员安全。监测平台还可记录全流程响应数据，用于事后评估与优化模型，提升未来应急管理效率。

（五）智慧平台支持下的全周期养护管理协同机制

智能监测数据的深度挖掘与跨部门共享能力，使智慧平台成为公路全生命周期养护管理的中枢。在该机制下，平台整合设计图纸、施工记录、监测数据、病害信息、养护历史等多维数据，构建道路全生命周期数字档案，为养护决策提供系统性数据支持。平台可实现各管理单位之间的信息协同与工作联动，从数据接入、病害识别到养护执行和结果反馈形成闭环管理链条。任务调度系统依据监测数据自动生成养护计划并指派执行单位，养护过程可视化监控、质量在线评估、结果自动归档，提升了管理透明度与效率。系统支持按需接入BIM模型、GIS平台与能源管理接口，实现与其他基础设施系统的协同管理。通过开放式数据架构与标准化接口，智慧平台具备良好的扩展性与兼容性，可适应不同地区养护管理模式和政策要求。

三、结束语

智能化监测技术的深度应用有效解决了公路养护过程中存在的滞后性、盲目性与资源浪费等问题，为养护工作提供了数据化、系统化、智能化的决策支持。通过病害监测、风险评估与决策辅助系统的集成应用，可全面提升公路运行的安全性与经济性。未来，随着人工智能、大数据与边缘计算等技术的不断融合，智能监测体系将在更大范围、更高精度和更深层次服务于公路养护的全过程管理。

参考文献：

[1]冯林.公路养护管理中的智能化技术应用研究[J].市政工程，2024，45（5）：33-36.

[2]吴敏.智能化技术在公路养护中的应用[J].建筑科学，2024，45（9）：37-40.

[3]王虹，郭晓玲.智能化技术在公路施工管理中的应用研究[J].建筑理论，2025，46（2）：41-44.