基于物联网技术的城市道路维护管理系统研究

引言

城市道路作为城市基础设施的重要组成部分，其良好的运行状态对于城市的交通顺畅、经济发展和居民生活质量至关重要。然而，随着城市交通流量的不断增加和道路使用年限的增长，道路病害问题日益突出，如裂缝、坑洼等。传统的道路维护管理主要依赖人工巡检，这种方式不仅效率低下，而且难以做到实时、全面的监测，导致一些道路病害不能及时发现和处理，影响了道路的使用寿命和行车安全。物联网技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。物联网通过各种传感器设备，能够实时采集道路的各种信息，并将其传输到管理中心进行分析和处理，从而实现对道路状况的智能化管理。

1 物联网技术在城市道路维护管理中的应用基础

1.1 物联网技术概述

物联网依托各类信息传感设备，如射频识别、全球定位、红外感应及激光扫描等技术手段，能够对所需监控的对象进行多维度的数据采集。这些数据涵盖声、光、热、电、力学、化学、生物以及位置等多种参数，并通过多样化的网络接入方式实现物与物、物与人之间的广泛连接与智能交互。在城市道路维护管理中，该技术通过布设于道路结构本体及其周边环境中的传感器节点，持续感知路面形变、温湿度变化、交通荷载分布以及环境气象等动态参数，构建起对道路运行状态的全天候、高精度监测体系，从而为后续的数据分析与决策支持提供可靠的信息基础。

1.2 城市道路维护管理现状与问题

目前，城市道路维护管理面临诸多挑战。在数据采集环节，仍普遍依赖人工巡检与纸质记录，不仅效率低下，且易受人为因素影响，导致数据误差率较高，难以满足动态化、精细化管理需求。同时由于缺乏统一的数据采集标准和自动化手段，数据更新滞后，难以支撑实时监测与预警分析。在维护决策方面，传统方式多凭经验判断，缺少基于数据分析的科学评估模型，导致养护措施滞后或过度，资源利用效率不高。此外，各部门间存在信息壁垒，道路建设、养护、交通管理等系统相互独立，数据互通性差，难以形成协同联动机制。上述问题严重制约了城市道路管理的智能化发展，亟需通过技术手段实现系统整合与流程优化，提升管理效能与服务水平。

2 基于物联网技术的城市道路维护管理系统架构设计

2.1 系统总体架构

基于物联网技术的城市道路维护管理系统采用四层架构体系，涵盖感知层、网络层、平台层与应用层。感知层集成压力、位移、温湿度等多种传感器，实现对道路结构状态及环境参数的全域实时采集，确保数据获取的连续性与代表性。网络层依托4G/5G、NB-IoT 等无线通信技术，构建高效稳定的传输通道，保障海量监测数据低时延、高可靠地上传至平台层。平台层具备数据存储、清洗、建模与智能分析能力，通过构建多维度的道路健康评估模型和趋势预测算法，形成结构化的数据资产。应用层面向管理需求，提供道路运行状态可视化监控、异常事件自动预警、养护策略优化建议等功能，支撑城市道路维护管理的科学决策与精准执行。

2.2 功能模块设计

系统的功能模块主要包括数据采集、数据分析、故障预警与维护决策四个核心部分。数据采集模块通过部署于道路结构中的多类型传感器，获取包括应力应变、位移变形、温湿度及交通荷载在内的关键参数，确保数据在时空维度上的连续性与代表性。数据分析模块依托大数据处理技术与人工智能算法，对原始数据进行清洗、融合与深度挖掘，建立道路健康状态评估模型，实现结构性能的量化分析。故障预警模块基于数据分析结果，结合阈值判断与模式识别方法，动态识别潜在病害并生成分级预警信息，提升响应效率。维护决策模块综合道路运行状态、历史养护记录与资源调度情况，运用优化算法生成最优维护策略，实现从状态感知到决策执行的闭环管理，全面提升城市道路运维的智能化水平。

3 基于物联网技术的城市道路维护管理系统的应用效果与展望

3.1 应用效果分析

通过实际应用，基于物联网技术的城市道路维护管理系统在多个维度展现出显著成效。在数据采集层面，系统依托多源异构传感器实现对道路结构应力应变、位移变形及环境参数的高频率、高精度感知，构建了动态更新的道路健康数据库，为后续分析提供坚实的数据支撑。在故障预警方面，结合模式识别与异常检测算法，系统可对早期病害进行识别并分级预警，有效提升了养护响应速度与精准度，降低了突发性道路事故风险。在维护决策环节，系统通过融合历史养护数据与当前状态评估结果，借助优化调度模型生成科学合理的养护方案，显著提高了资源利用效率，压缩了运维成本。同时，平台层的协同管理机制打通了道路养护、交通管理与城市规划等部门间的信息壁垒，推动形成跨部门联动的智能化运维体系，全面提升城市道路管理的精细化与智能化水平。

3.2 发展展望

未来，基于物联网技术的城市道路维护管理系统将朝着更加智能化、精细化的方向演进。随着微电子与材料科学的发展，新型传感器在灵敏度、稳定性及耐久性方面持续提升，能够实时获取道路结构应力、裂缝扩展、温湿度变化等多维数据，形成更为全面的道路状态画像。依托人工智能算法，系统可对海量监测数据进行特征提取与模式识别，精准识别潜在病害并预测其演化趋势，实现由“被动响应”向“主动干预”的转变。同时大数据平台支持跨区域、跨时段的历史数据关联分析，提升故障诊断的准确性与决策的科学性。系统将进一步融合城市交通流量调控、应急调度及地理信息等子系统，构建统一的数据共享与业务协同机制，助力智慧城市建设。通过边缘计算与云计算的协同架构，系统可在本地快速处理紧急事件，同时在云端进行全局优化，保障响应效率与系统扩展性，推动城市基础设施运维迈向智能新阶段。

结论

本研究通过对基于物联网技术的城市道路维护管理系统的研究，构建了系统的架构和功能模块，分析了其应用效果和发展前景。研究结果表明，物联网技术在城市道路维护管理中的应用具有显著的优势，能够有效提升道路维护管理的智能化水平和效率。然而，该系统在实际应用中还面临一些挑战，如传感器的稳定性和可靠性、数据安全等问题。未来需要进一步加强技术研发和创新，不断完善系统功能，推动城市道路维护管理向更加科学、高效的方向发展。

参考文献：

[1] 徐立寅 . 研究物联网技术在智慧城市公共交通中的应用 [J]. 人民公交 ，2024，（14）：29-31.

[2] 李佳钰 ， 朱嘉钰 ， 王瀚霄 . 物联网技术在智慧交通中的应用 [J]. 智慧中国 ，2024，（06）：87-88.

[3] 陈立新 . 基于物联网环境下智能交通系统应用研究 [J]. 时代汽车 ，2022，（19）：181-183.

[4] 陈洪生 . 关于物联网技术在智慧城市中的应用研究 [J]. 计算机产品与流通 ，2020，（02）：125.

[5] 王 伟 . 物 联 网 时 代 的 计 算 机 应 用 技 术 研 究 [J]. 软件 ，2023，44（03）：157-160.