解决方案-”巡路通“道路病害智能检测解决方案

1、“巡路通”方案概述

“巡路通”道路智能巡检系统是鲁朗软件(北京)有限公司开发的智能化道路病害巡查系统。系统面向政府交通管理部门、道路养护单位以及智慧城市运营商,提供道路智能化巡检解决方案,支持包括高速道路、国道、省道、城市市政道路、农村道路等类型路面的自动化巡检。

系统采用高算力边缘计算设备和高分辨率摄像头,搭载高精确度智能检测软件,安装在巡检车上,在车辆行驶过程中不断采集路面影像数据并进行实时分析,找出路面病害的位置、类型,计算出病害面积等重要参数,用来代替日常的人工巡检。

使用“巡路通”,一方面可以提高道路巡查的工作效率,另一方面可以解决日常公路巡检评估中路面病害检测不准确、上报不及时的问题。能够显著提高道路巡查的作业效率,提升道路运营管理水平,为预防性养护提供数据支撑。通过快速发现道路病害,及时进行维修维护,达到延长道路使用寿命,可减少大修频次,降低道路整体养护成本。


2、“巡路通”系统构成

“巡路通”道路智能巡检系统支持两种模式:

模式1:边缘病害检测模式

边缘病害检测模式,其运行的硬件环境由车载边缘计算机、摄像头、传感器、云端服务器及应用组成。其中车载边缘计算机负责数据采集和推理研判,云端服务器及应用负责存储边缘设备采集的数据并进行路面综合状况评估,生成巡检报告等。

“巡路通”边缘病害检测模式的系统构成图


边缘模式实机安装图


模式2:云端病害检测模式

云端病害检测模式,其运行的硬件环境由车载摄像机(含位置和加速度传感器)、云端推理服务器、云端服务器及应用组成。其中云端推理服务器对用户上传的车载摄像机视频文件进行推理分析,检测出道路病害,云端服务器及应用负责存储用户上传的路面视频并进行路面综合状况评估,生成巡检报告等。


云端病害检测模式摄像机实机安装图


3、“巡路通”道路智能巡检解决方案的特点

        通过及时发现病害,及时小修保养,可以避免雨水等通过病害进一步渗透侵蚀深层路基。从而减少路面大修频次、延长大修间隔周期。进而延长路面整体使用寿命,降低整体养护资金和成本。通过本研究成果可以快速及时的掌握道路状况情况,提前信息共享,统筹规化,减少各部门的重复工作,降低人力、物力、财力的浪费。

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主要特点如下:

(1)及时高效地检出病害

无需停车确认,车辆正常行驶即可实现路面病害检测。

AI全自动识别,替代专业人员的人工确认,检出速度更快、效率更高。

支持高速公路中正常行驶(90公里/小时)下的路面病害检测。

结合地图和视频,直观了解路面病害状况,对道路性能状况一目了然。


(2)降低日常巡检成本

无需人工检测或租赁特种检测车辆,普通巡检车辆搭载摄像头即可完成。

大幅降低路面病害检测的成本,实现智能化的日常巡检。


(3)降低整体养护成本

及时发现病害,采用恰当措施进行小修保养,可延长道路使用寿命,

节省整体养护成本。


(4)支持高速、一般公路、农村公路等各类道路


(5)支持按客户要求进行个性化定制


4、“巡路通”道路智能巡检系统的主要功能

(1)通过AI技术从路面视频图像中识别多种道路病害。

(2)自动统计分析并生成道路病害检测报告,为智能化养护管理提供数据支持

(3)通过地图及可视化界面,清晰掌握管辖道路的整体状况。

(4)支持在地图上确认道路质量状况,结合图表和视频进行分析。

(5)选定不同时期,比较分析道路(病害、平整度、PQI)的变化趋势。

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5、服务方式

本解决方案支持多种服务方式,既可以为客户提供本地部署,也可以提供云服务,还可以通过边缘盒子实现实时病害检测。

(1)本地模式:系统部署运行在用户侧环境,license授权,提供技术支持。

(2)云服务模式:用户拍摄路面视频后上传云服务平台进行分析研判,通过Web UI查看分析结果。

(3)边缘计算模式:提供车载边缘设备进行病害检测,检测结果上传云平台。


6、应用成果案例

某省路桥公司:采用GoPro相机作为数据采集设备,将采集的道路影像数据提交智能化道路病害检测系统进行离线分析,生成配有道路病害实况图的病害一览表,传递到道路养护部门进行后续处理。工作效率效率提高近10倍,大大降低了日常巡检成本,降低了职工劳动强度,获得了良好的应用成果。

某省公交公司:采用边缘计算设备进行数据采集和实时巡检,巡检结果实时查看,病害一览表和巡检报告快速传递到道路养护部门。工作效率效率提高10倍。


在对多个路段进行视频采集和分析后,得出结论如下(供参考):

(1)道路检测概况

(2)道路病害构成

(3)道路病害分析

(4)问题路段分析


此外,鲁朗软件还致力于无人机桥梁巡检解决方案的研究开发工作,通过对航拍视频图像中的锈蚀区域、锈蚀程度的智能分析,实现对桥梁锈蚀、混凝土裂缝等病害的自动检出,可大大提高桥梁巡护的工作效率。

以下为锈蚀评估算法模型示意图:


图文展示

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