鲁朗软件新产品“巡路通”道路智能检测系统火热发售

来源:原创作者:ROBUSOFT
文章附图

随着中国城市、乡村道路基础设施的高速发展,公路总里程数快速增加,维护工作量越来越繁重,每年市政及交通部门都要花费大量人力物力进行道路巡查。传统道路巡查方式耗时长、精度低、数据散乱,影响道路养护与治理效率。随着新型智慧城市治理数字化、智能化的不断深入,道路智能检测、自动化巡检的需求在快速增加。


针对上述需求,鲁朗软件(北京)有限公司适时推出“巡路通”轻量型路面自动化检测方案,全力支持农村公路、市政道路和高速公路的巡检巡查自动化。本方案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,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。


关键词:人工智能图像识别;5G;北斗高精度定位RTK;边缘计算;物联网云平台;kafka;MQTT


1、巡路通简介

巡路通支持云端检测和边缘实时检测两种模式。云端模式采用高算力服务器,对用户巡检的影像数据进行分析,输出巡检报告并落图展示。边缘实时检测模式则是在巡检车上安装边缘计算盒子、高分辨率摄像头以及加速度位置传感器,在车辆行驶过程中不断采集路面影像、位置和加速度数据并进行实时分析,查出路面病害位置、类型,计算病害面积,并将数据通过4G/5G网络传到云端,再进行路面PCI、RQI、PQI等参数计算,实现路面病害快速巡查和路况综合评定,代替日常人工巡检。

使用“巡路通”一方面可以提高道路巡检的工作效率,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

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


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)可及时高效准确地检出路面病害,降低日常巡检成本

无需特种检测车辆,一般轿车、SUV甚至公交车搭载设备即可开始巡检。

AI全自动识别,速度更快、效率更高。

支持90公里/小时下的路面病害检测。

(2)巡检成果可视化,支持“路面状况一张图”

通过路面切片分析,计算每个路段的综合路况参数,并进行可视化展示。

支持巡检视频回放,支持逐个病害确认,更直观掌握路面病害情况。


(3)支持高速、一般公路、农村公路等各类道路,按需生成巡检报告

(4)可按客户要求进行个性化定制

支持多种类型摄像头,包括易拆卸的小型USB、TypeC摄像头、云台、全景云台以及其他厂商网络摄像机;

支持多路影像数据采集和分析;

可根据用户需求增加AI模型分析能力,如路面积水、结冰、遗洒分析等。


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,包括横纵裂纹、龟裂、坑槽等主要类型;

    病害检出率和准确率:市政道路>90%,农村道路>86% (*北京地区测试结果);

    检测性能:理论巡检里程108km/h;

(2)提供司机端手机APP,实时追踪病害推理过程;

(3)提供云端应用,进行设备管理、数据存储、数据二次加工以及检测报告生成等。

(4)提供加速度传感器数据采集和分析,评估路面平整度。

(5)支持高精度病害定位和自动去重,准确评估巡检效率。

(6)路段切片分析和落图显示。

(7)支持病害导出、路况参数导出和巡检报告生成(以下为实例)。


(8)开放数据接口,支持MQTT、kafka、http API接口,可快速与上层应用集成。


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。

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。


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



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