绿色智慧公路人工智能巡检应用路径研究

引言：

道路巡检工作作为保障公路安全和延长使用寿命的核心环节，正经历数字化转型的深刻变革。绿色智慧公路赋予巡检系统更多智能感知和决策能力，但技术与环境的复杂性带来前所未有的挑战。如何突破数据获取壁垒，提升系统稳定性，实现精准调度和信息融合，成为当前科研和工程的焦点。

1 绿色智慧公路人工智能巡检技术概述

人工智能公路绿化养护技术。利用 AI 技术辅助各种传感器完成道路病害的监测及识别，同时提高巡养的作业效率，朝着绿色环保的方向发展，为公路道路绿色智能化管理奠定基础[1]。

2 绿色智慧公路人工智能巡检面临的关键挑战

2.1 绿色智慧公路巡检数据获取处理难题

智能巡检系统中采集数据最棘手的问题是数据采集设备与环境的匹配及数据质量。不同传感器在不确定环境下会受到气候、光照以及外界环境的影响，造成采集误差较大和数据丢失，因此如何优化采集设备的精度减少噪声，合理处理数据丢失，就成为影响智能巡检系统实效性的核心。合理的算法及数据融合技术是解决问题的基础[2]。

2.2 智能巡检系统环境适应性稳定性问题

系统具有稳定性和环境适应能力对于任务实现的作用不可忽视。智能巡检设备必须在酷暑、冰雪或多湿条件下稳定可靠地运行，所以对于设备的防护性和算法的鲁棒性要求是很高的[3]。对于巡检系统而言，一方面它可以进行处理，另一方面也可以对输入数据进行快速响应以及自身自适应，解决一些复杂多变的自然环境，使得巡检任务变得更加可靠与持续。

3 绿色智慧公路人工智能巡检应用路径研究

3.1 巡检数据智能采集精准分析路径

精细的检测内容和方法是精细化巡检的前提。各类不同的道路上所选择的传感器的架设及数据采集方案会受环境影响进行调整，目的是为了适应不同类型的路面，达成路面覆盖广、细节完备。针对采集数据的实时性而言，还需多层滤波、数据融合，以去除噪声和无效信息，从而提升数据精度。以深度学习和边缘计算为基础的分析方式是精细化的模式，目的是实现对数据的即时处理及异常检测，能够降低对人工的依赖，缩短反应时间 [4]。精细的数据管理模式和智能分析管理结构是促使巡检系统愈加精细化与智能化的根本，为道路养护决策提供数据保障和依据，保证巡检结果的有效性和可行性。

3.2 基于环境感知的智能调度响应路径

感知能力是智能调度系统的核心需求，动态巡检任务在执行过程中，道路沿线的气象信息、车流量以及事故情况等外部因素会引起规划路线及巡查任务的变化，动态调整巡检任务与规划路径，从而实现对巡检设备、巡检作业员资源的高效调度及路线决策，使其更贴近实际情况的变化，动态灵活、快速决策[5]。将不同方式传感器获取的数据与历史运行数据结合、形成相关环境数据模型，由此实现对环境的准确判断以及其可能发生危险的预估，在危险预警之后系统可以第一时间作出反应，并调整相关配置，实现在不同环境下的路线巡检动态规划与决策。

3.3 融合多源信息的协同巡检路径

协同巡检的具体实现的关键是在于数据信息的多源融合，将视频巡检、无人机巡检、车载检测传感器以及历史数据进行综合，实现信息全方位立体监测，进一步提高巡检信息监测的覆盖面和检测范围。在多源信息融合的过程中，由于存在不同的监测数据在表现上可能存在异构性、数据获取时间存在时间上的偏差以及数据存在冗余信息，因此要制订统一的数据规范和快速的融合处理算法，完成多源数据间的互补和补充 [6]。在协同巡检方面不只是简单的数据信息相加，要求多系统之间的协同和多设备之间协同配合，使协同巡检整体巡检能力和精度得到提高，通过智能的信息共享与协同，提高巡检效能和巡检质量，保障绿色智慧公路的安全高效运营，为道路运营管理提供坚强的技术支撑和保障。

结束语：

对于绿色智慧公路的人工智能巡检来说，不是多种技术简单集成，而是多方面综合提升的体现；在多种复杂的环境下，需要精准采集、智能调度和多源信息协同才能使系统能长期稳定运行，并逐步得到较好的巡检效果，应重视应用场景的探索和实践，促进绿色智慧公路建设和管理水平上台阶。

参考文献：

[1] 袁辉 谢庆 计明军 吴炜昌 曾斌 . 基于开源鸿蒙系统的高速公路智慧收费站建设方案研究[J]. 交通科技与管理，2024.

[2] 张骋 ， 房博文 ， 徐照 .”智慧工地”在公路工程中应用的关键技术与路径 [J]. 中国水运 ，2023（2）：144-146.

[3] 李江娇李玉荣伍铁强 . 宿迁市普通公路”智慧公路脑”建设思考 [J].时代汽车 ，2025.

[4] 崔雪薇 . 人工智能 ， 为智慧高速按下加”数”键——公路交通 AI 应用场景探析 [J]. 中国交通信息化 ，2023（2）：18-25.

[5] 张骋 ， 房博文 ， 徐照 .”智慧工地”在公路工程中应用的关键技术与路径 [J]. 中国水运 ，2023.

[6] 雷时 . 人工智能在公路桥梁养护业务应用中的研究 [J]. 智能建筑与智慧城市 ，2024（6）：178-180.