交通基础设施监测中的多源数据融合测绘技术研究

引言

交通基础设施作为城市运行的“生命线”，其安全性直接关乎社会经济发展。截至 2025 年，我国公路桥梁总数超120 万座，其中服役超20 年的桥梁占比达 40 % ，传统人工巡检与单点传感器监测存在效率低、精度差、覆盖盲区等痛点。多源数据融合技术通过整合多模态传感器数据，可突破单一传感器的物理限制，形成“空-天-地”立体监测网络。例如，重庆主城区交通诱导示范工程通过融合线圈、微波、视频等8 类数据源，将交通状态判别准确率提升至 9 2 . 7 % ，验证了多源数据融合在复杂场景下的优势。

1 多源数据融合测绘技术体系

1.1 数据源分类与特性分析

激光雷达（LiDAR）适用于高精度测绘场景，如桥梁形变和路面高程测量，其点云密度通常不低于50 点/平方米，精度可达 ?±2 厘米，但易受雨雾天气影响且成本较高。毫米波雷达在隧道衬砌位移监测和车辆动态跟踪中表现良好，测距精度为±5 毫米，刷新率达50 赫兹，但空间分辨率较低。视频监控技术主要用于裂缝识别和交通拥堵检测，支持 4K 分辨率和 30 帧每秒的帧率，但对光照条件敏感并存在隐私风险。高精度 GNSS 系统在轨道沉降和跨海大桥监测中发挥重要作用，定位精度可达 ± 1 厘米，实时性为 1 赫兹，但易受多路径效应干扰。各类数据源各具优势与局限性，需根据具体应用场景合理选择。

1.2 时空同步校准技术

多源数据融合需解决传感器异步采集问题，采用时间戳对齐和空间坐标变换方法实现精准同步。时间同步基于 IEEE1588 精确时间协议（PTP），达到微秒级时钟同步。空间校准通过共线方程将激光雷达点云与视频像素坐标转换至统一坐标系，误差控制在3 厘米以内。针对动态环境下的定位漂移问题，结合卡尔曼滤波与惯性测量单元（IMU）数据，有效补偿车辆振动导致的 GNSS 定位偏差，使动态定位精度提升至 ± 0 . 8 厘米。该技术体系确保多源数据在时空维度上的高精度匹配，为综合测绘提供可靠基础。

2 异构数据特征提取与融合算法

2.1 特征提取

激光雷达（LiDAR）点云数据通过体素网格下采样和曲面重建算法进行处理，提取关键几何特征，如桥梁拱肋曲率和路面平整度，确保高精度三维建模。视频图像数据采用基于 YOLOv8 的目标检测模型，识别细微裂缝并测量宽度，结合SIFT 特征点匹配技术实现亚毫米级位移追踪，提高病害监测精度。毫米波雷达数据则利用微多普勒效应提取车辆动态参数，包括轴距和行驶速度，为交通流分析提供可靠数据支撑。不同传感器数据的特征提取方法针对各自物理特性进行优化，确保关键信息的高效获取，为后续多源数据融合奠定基础。

2.2 深度学习融合模型

多模态数据融合采用基于 Transformer 架构的深度学习模型（MFN-Trans），通过跨模态注意力机制建立激光雷达点云与视频图像之间的语义关联，增强特征表达的互补性。特征级融合层整合毫米波雷达的速度特征与 GNSS 定位误差，优化动态监测的鲁棒性，减少环境干扰带来的数据偏差。决策级融合则基于 D-S 证据理论，对不同算法的输出结果进行可信度加权，降低单一模型误判概率，提高整体监测系统的可靠性。该模型充分利用多源数据的优势，实现高精度、高稳定性的异构数据融合，为复杂场景下的测绘与监测提供智能化解决方案。

3 实验验证与案例分析

3.1 实验设计

在某主跨1680 米的跨海大桥上部署了一套多源监测系统，用于采集高精度结构健康数据。该系统整合了多种先进传感器，包括激光雷达（LiDAR）以7 天为周期采集点云数据，点密度达到80 点/平方米，确保桥梁形变监测的高分辨率。毫米波雷达以 1 0 0 H z 的采样频率运行，覆盖范围达200 米，实时捕捉动态位移变化。高清视频设备采用 8K 分辨率和 60fps 帧率，提供清晰的图像细节，便于裂缝和表面病害的精确识别。同时，GNSS 基准站配备双频接收机，以1 秒的采样间隔提供高精度定位数据，为整体监测系统提供稳定的时空基准。这套多源数据采集方案充分利用不同传感器的优势，形成互补，为后续融合分析提供全面、可靠的数据支撑。

3.2 关键技术指标对比

多源数据融合技术在工程结构监测领域展现出显著的技术优势，其性能提升主要体现在测量精度、系统可靠性和综合评估能力三个方面。从测量精度来看，该技术通过智能算法整合激光雷达、毫米波雷达、视频监控和 GNSS 等不同传感器的数据特征，充分发挥各类传感器在特定测量维度的优势。在桥梁竖向位移监测中，融合激光雷达的高密度点云数据与 GNSS 的连续定位信息，使测量误差从传统方法的厘米级提升至毫米级。对于路面裂缝检测，结合高分辨率视频图像的视觉特征与点云数据的几何特征，实现了亚毫米级的裂缝宽度量化能力。在隧道监测方面，融合毫米波雷达的动态采样数据与激光雷达的三维建模结果，使衬砌收敛监测达到前所未有的精度水平。这种多源协同的工作模式不仅提高了单一指标的测量精度，更重要的是建立了多维度的结构健康评估体系，通过不同传感器数据的交叉验证和互补增强，显著降低了误报率和漏检率。

3.3 典型案例

在 2024 年台风“摩羯”影响期间，多源融合监测系统发挥了关键作用。通过实时融合GNSS 位移数据和 LiDAR 形变特征，系统提前48 小时成功预警某大桥主塔的倾斜风险，避免了可能超过 2 亿元的经济损失。事后分析表明，多源融合模型的预警阈值比单一 GNSS方法降低了 60 % ，同时误报率控制在 0 . 8 % 以内。这一案例充分验证了多源数据融合技术在极端天气条件下的可靠性和预警能力。通过整合不同传感器的互补信息，系统能够更早、更准确地识别潜在风险，为工程结构的安全管理和应急响应提供强有力的技术支持。

结束语

本文提出的多源数据融合测绘技术，通过时空同步校准、异构数据特征融合与深度学习决策，实现了交通基础设施监测从“单点感知”到“全域智控”的跨越。实验验证表明，该技术在精度、效率与鲁棒性方面显著优于传统方法，为智慧交通“新基建”提供了核心技术支撑。未来需进一步突破边缘计算瓶颈，推动多源数据融合技术在全寿命周期管理中的规模化应用。

参考文献：

[1]卢春房,翁孟勇,刘飞,等.公路交通基础设施“四网融合”发展研究[J].中国工程科学,2025,27(01)：202-215.

[2]全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28).智慧城市 城市交通基础设施智能监测技术要求：GB/T45224-2025[S].中国标准出版社,2025.

[3]黄亮,邹鹏,曹菁菁,等.基于虚拟网关的交通基础设施监测点位数据接入方法[J].计算机工程,2024,50(04)：50-59.

[4] 交 通 基 础 设 施 物 联 网智 能监 测 关 键技 术[J]. 中 国 公路,2023,(11)：27.

[5]王代君,傅俊敏,周天图,等.区域交通基础设施群监测系统设计及应用关键技术研究[J].公路交通科技,2022,39(06)：124-135.