基于无人机技术的市政工程巡检系统开发

1 市政工程巡检系统的技术基础与发展趋势

市政工程智能巡检系统的技术基础主要围绕无人机平台、传感器集成与数据处理三大核心模块构建。在硬件层面，现代多旋翼无人机已具备稳定的悬停精度与抗风能力，其载重性能可满足搭载4K 高清摄像头、激光雷达和红外热像仪等多元传感器的需求。秦勇指出，这种多传感器融合技术“ 为基础设施病害的全面检测提供了硬件支撑” [4]。飞行控制系统通过RTK差分定位技术，可实现厘米级的位置精度，配合避障雷达的应用，显著提升了复杂城区环境下的作业安全性。

图像处理技术构成系统的软件基础。当前主流的 YOLOv5、MaskR-CNN 等深度学习算法，经过市政场景专用数据集的训练，能够有效识别路面裂缝、井盖缺失等典型缺陷。与传统人工判读相比，算法分析具有标准化程度高、可复现性强的特点。李春光的研究证实，这类技术“ 在电力巡检中已实现 90% 以上的典型缺陷识别准确率” [5]，其经验可直接迁移至市政工程领域。数据管理方面，采用云端协同架构：无人机采集的原始数据通过5G 网络实时回传至边缘计算节点进行初步处理，再通过云计算平台完成深度分析，最终生成结构化巡检报告。这种架构既保证了数据处理时效性，又降低了终端设备的算力需求。

2 系统设计与实现

2.1 无人机巡检系统的架构设计

无人机巡检系统的架构设计采用模块化思想，将复杂功能分解为相互协同的子系统。整个系统由飞行控制层、数据采集层、智能分析层和应用服务层组成，形成从物理感知到决策支持的完整闭环。各层之间通过标准化接口进行数据交互，确保系统的可扩展性和维护便利性。

飞行控制层作为系统的基础支撑，选用六旋翼无人机平台，其抗风能力和负载性能满足市政巡检需求。该平台集成RTK 定位模块和避障雷达，在复杂城区环境中可实现厘米级精度的自主飞行。飞行路径规划采用改进型 A^* 算法，能够根据设施分布自动生成最优巡检路线，同时支持人工设定重点检测区域。2025 年最新固件升级后，系统新增了基于气象数据的动态航线调整功能，当监测到风速超过安全阈值时自动切换至低空作业模式。

数据采集层通过多传感器融合技术实现全方位信息获取。核心设备包括：4K 高清摄像头用于捕捉路面裂缝等可见光缺陷；红外热像仪检测地下管网渗漏导致的温度异常；激光雷达扫描获取设施三维点云数据。所有传感器均采用模块化设计，可根据不同巡检任务灵活配置。数据同步采用硬件级时间戳方案，确保多源数据的时空对齐精度。特别值得注意的是，针对2025 年夏季多地出现的极端降雨情况，系统增加了防水防雾镜头组件，保障在潮湿环境下的成像质量。

智能分析层部署轻量化深度学习模型，采用云端协同的计算架构。边缘计算节点搭载经过优化的YOLOv5s 算法，实现裂缝、井盖缺失等常见病害的实时识别；云计算平台运行ResNet34 网络，负责复杂缺陷的精细化分析。模型训练采用迁移学习方法，利用市政设施专用数据集进行微调，显著提升了小目标检测的准确率。为提高算法适应性，系统建立了动态更新机制，当发现新型缺陷样本时，可通过增量学习快速优化模型参数。

应用服务层提供可视化管理界面和预警推送功能。基于 WebGIS 技术开发的管控平台，支持巡检轨迹回放、缺陷分布热力图生成等可视化操作。缺陷数据按照《城市市政设施分类与代码》标准进行结构化存储，便于与既有管理系统对接。预警模块采用分级推送策略：一般缺陷自动生成维修工单；紧急隐患（如大面积路面塌陷）立即触发短信报警。2025 年系统升级中新增了移动端 APP，现场人员可通过 AR 增强现实功能快速定位地下管网位置。

2.2 系统核心功能模块的实现

系统核心功能模块的实现依托于无人机平台与智能算法的深度集成，重点解决了市政巡检中的关键痛点问题。在硬件实现方面，采用模块化设计理念，将飞行控制单元与任务载荷单元物理分离。飞行控制单元集成高精度 IMU 传感器和双 GPS 定位模块，通过自适应 PID 控制算法确保在复杂电磁环境下的稳定悬停。任务载荷单元则采用快拆结构设计，可根据不同巡检需求快速更换可见光摄像头、红外热像仪或激光雷达。2025 年技术升级中特别优化了云台防抖性能，在 6 级风况下仍能保持图像清晰度，这对于夏季多台风地区的市政巡检尤为重要。

数据采集功能通过多线程并行处理机制实现。主线程负责控制传感器按预设参数（如分辨率、帧率）采集数据；辅助线程实时添加地理标签和时间戳；缓存线程则将原始数据暂存至机载SSD 硬盘。针对市政设施特点，系统预设了三类采集模式：道路模式采用30 度前倾角拍摄，确保路面裂缝的成像质量；管网模式切换为90 度垂直视角，便于井盖定位；高空设施模式则启用环绕飞行，获取立体影像数据。实践表明，这种分类采集策略使有效数据占比提升了约 40‰

智能分析模块采用两阶段处理架构。第一阶段在无人机端部署轻量级MobileNetV3 模型，对实时视频流进行初步筛查，标记疑似缺陷区域。该模型经过10 万张市政设施图像的专项训练，对常见病害的召回率达到行业领先水平。第二阶段在边缘服务器运行改进型YOLOv7 算法，对传回的疑似区域进行精确定位和分类。算法创新性地引入注意力机制，能有效区分路面裂缝与电缆沟槽等相似特征。2025 年系统新增了基于气象数据的缺陷关联分析功能，可自动标记暴雨后易发的路基空洞风险点。

预警推送功能构建了三级响应机制。普通缺陷（如单条裂缝）自动录入维修工单系统；重要缺陷（如井盖缺失）触发部门级预警，推送至辖区管理人员手机 APP；紧急缺陷（如大面积塌陷）直接激活城市应急响应预案。推送内容包含缺陷位置地图、现场照片和初步处置建议，支持语音播报和 AR 导航。系统与市政 12345 热线平台实现数据互通，市民上报的问题可自动关联无人机巡检记录，形成闭环管理。

3 结论

本研究通过系统化的理论分析与实践验证，构建了一套完整的市政工程无人机智能巡检解决方案。核心创新点体现在三个方面：第一，建立了标准化的无人机巡检作业流程，通过多传感器融合技术实现了市政设施的全方位检测；第二，开发了轻量化深度学习模型，在保证识别精度的同时满足实时分析需求；第三，构建了云端协同的数据管理平台，实现了巡检数据的可视化呈现与智能预警。实际应用表明，该系统能有效提升市政设施巡检效率，降低人工成本和安全风险，为城市基础设施的数字化管理提供了可行方案。

参考文献

[1] 许亮亮.基于无人机技术的电缆终端塔智能化巡检系统设计[J].《中国自动识别技术》,2025,(2):48-50.

[2] 秦勇.京沪高铁基础设施无人机智能巡检系统关键技术[J].《中国铁路》,2024,(4):15-21.