行业领域

新一代信息技术产业,人工智能,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

按照交通强国、公路数字化转型建设要求，高速公路养护已经进入建养并重、以养为主的新阶段。随着路网通车年限不断增加，路面、桥梁、隧道、高边坡等基础设施逐步进入病害高发期；高速公路线路长、构造物类型多、养护点位分散、分离式站点多、复杂危险路段多，传统养护管理方式已经难以满足新形势下路网安全、畅通、耐久运行的现实需要。运用物联网、无人机巡检、AI图像识别、大数据、数字孪生等新一代信息技术赋能养护工程管理，推进养护智慧化转型已经成为行业发展必然趋势。

 安全层面：减少高边坡、桥下、临水临崖等危险区域人工巡检频次，降低一线养护人员现场作业安全风险；实现桥隧结构隐患提前预警，防范重特大道路安全风险。

 效率层面：提升路面病害、设施缺陷识别速度与精准度，缩短隐患发现‑派工‑处置全流程时间，提升养护作业响应速度。

 经济层面：推动精准养护、按需养护，减少盲目养护、重复维修，提高养护资金投入产出效益，实现降本增效。

 管理层面：打通路况检测、养护计划、工程施工、质量安全监管、竣工验收、档案管理业务链条，实现养护工程全流程数字化闭环管理，提升养护治理现代化水平。

需解决的主要技术难题

传统高速公路养护工程管理存在的主要问题

1. 病害发现手段落后：以人工徒步巡查为主，巡查效率低、覆盖不全，高边坡、隧道深部、桥梁底部存在大量巡检盲区；隐蔽性结构病害难以及时发现，经常出现病害发展到一定程度之后才开展维修，形成事后抢修模式。

2. 养护决策经验化：路况评定、养护计划编制较多依靠管理人员经验判断，缺少多源数据支撑，病害演化趋势预判能力不足，容易出现“过度养护”或者“养护不及时”两种情况。

3. 养护工程施工过程监管难：大中修、专项养护工程存在作业点位分散、战线长，人员、机械、材料、安全管控难度大；施工现场进度、质量、安全、交通布控依靠现场人员人工上报，监管滞后，难以做到实时监管。

4. 多源数据割裂，信息孤岛突出：路面检测、桥梁健康监测、日常巡查、养护工程、机电运维分属不同业务系统，数据标准不统一、数据难以互通，无法形成路网养护一张图综合研判。

5. 养护档案管理不规范：大量养护台账、病害记录、工程资料依靠纸质或者分散电子文档保存，查找困难、版本混乱，难以支撑设施全生命周期的追溯管理。

6. 复杂路段、分离式站区配套养护管控难度大：收费站互通、分离式站区、服务区等点位分散，点多线长，日常养护巡查、小修保养、设施维修调度难度高，集约化管理水平不足。

期望实现的主要技术目标

养护工程智慧化管理关键技术与主要应用场景

1 、空地一体化智能巡检技术

技术方案：采用无人机+智能巡检车+养护手持终端三位一体巡检模式。无人机重点针对高边坡、桥下空间、互通区、分离式收费站广场等人员不易到达区域开展定期巡航；路况检测车承担主线路面快速检测；一线养护人员使用移动端APP，现场拍照、病害定位、病害上报。系统利用AI深度学习算法自动识别路面、交安设施病害，自动标注位置、病害类型、严重程度，形成病害清单，一键生成养护任务工单，派发至养护班组，建立病害发现‑工单派发‑现场处置‑验收销号闭环管理流程。

应用成效：巡查覆盖面显著提升，消除高危点位巡检盲区；病害识别效率大幅提升，病害处置响应时间明显缩短；养护一线外勤人员危险作业频次下降，作业安全水平得到提升。

2、桥隧及高边坡结构健康智能监测

技术方案：针对长大桥梁、隧道、不稳定高边坡等风险点位布设自动化监测传感器，实时采集结构位移、应力、裂缝、环境参数，设置分级预警阈值；系统自动开展结构安全状态研判，达到预警阈值及时推送预警信息，养护管理人员第一时间开展现场核查，实现结构隐患早发现、早处置，由定期人工检测转向常态化在线监测+人工复核相结合模式。

3、养护工程全生命周期智慧管控（大中修、专项养护）

针对养护工程项目从计划、招标、施工、质量安全管控、进度管理、计量支付、竣工验收、资料归档全过程数字化管理：

4、 养护大数据分析与科学决策支持

依托平台汇聚的海量养护数据，开展多维度分析：路面技术状况变化趋势分析、病害演化预测、重点路段养护需求研判、养护资金投入分析、养护装备与人员资源优化调度；通过路网养护一张图可视化展示路网整体养护状态，为管理层科学决策提供数据支撑，推动养护管理由经验驱动向数据驱动转型。

5、分离式站区、收费站互通智慧养护（宁静高速特色应用方向）

针对宁静高速多个进出口相互分离、站点分散、互通点位多的特点，把各个分离式收费站广场、匝道、收费站附属设施统一纳入智慧养护平台。利用无人机定期对分散站区开展设施巡检，统一进行养护任务调度、工单派发、养护资源统筹，实现多分离式站区养护集中管控、集约调度，解决分散站点养护管理碎片化的难题，形成宁静高速分离式站区智慧养护特色成果。