您所在的位置: 需求库 技术需求 基于AI大小模型协同的公路病害精准复判技术

基于AI大小模型协同的公路病害精准复判技术

发布时间: 2026-07-22
截止日期:2026-08-05

价格 ¥100万

地区： 浙江省 杭州市 上城区

需求方： 浙江***公司

行业领域

新一代信息技术产业,其他产业,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

目前高速公路巡检数据的分析与病害研判高度依赖人工经验。当前数据分析环节存在诸多痛点：一是人眼无法准确判断或容易忽视细微病害，导致巡检质量不稳定；二是日常巡检记录多以表格登记、照片为主，缺乏详细的定位信息；三是对病害缺乏科学评估，海量巡检数据无法自动转化为养护决策，整改闭环缺失。为打通“无人化采集 — AI精确识别 — 科学评估预测 — 养护决策闭环”全链条，减少人工审核压力，提升病害发现精准度，特提出本技术需求。

需解决的主要技术难题

1、复杂路面多类型病害标准化AI识别与提取算法：建立高速公路典型病害特征库，克服路面背景噪声、光照变化及车辆遮挡等环境干扰，利用图像识别技术精准识别裂缝、沉降、坑洞等细微目标。

2、端云协同的大小模型高并发智能复判机制：平衡边缘端轻量化算力初筛与云端大模型的高精度计算需求，构建低延迟的数据交互架构，解决高误报率与边缘算力调度瓶颈。

3、病害特征与地理空间信息的高精度映射技术：融合多源传感器与视觉定位数据，解决传统日常巡检照片缺乏详细定位信息的问题，实现病害空间坐标的高精度匹配与建档。

4、基于多源数据的病害科学评估与演化预测模型：针对对病害缺乏科学评估的痛点，通过比对历史养护数据与实时采集数据，构建病害严重程度的科学量化评估指标体系。

期望实现的主要技术目标

1、构建高速公路病害AI智能核查系统，支持各巡检终端批量上传多格式视频与图片资料，自动完成画面解析比对，直观展示公路病害的全局分布情况。

2、AI自动筛查识别公路病害类型，精准定位异常位置并评估严重程度，确保数据的准确性，彻底免除人工逐帧、逐页翻阅核查的繁重工作量。

3、自动汇总并生成标准化的病害报告，完整列明病害明细及空间定位信息，并基于分析平台的数据处理结果自动生成预测维护需求。

4、搭建线上整改闭环流程，病害数据可直达一线养护人员，全程留存核查、整改记录，形成完整的数字化台账，实现数据从传递、存储到分析的一体化。