随着交通基础设施规模持续扩张，传统道路养护模式面临前所未有的挑战。人工巡检依赖大量人力投入，在速度、周期和覆盖范围上存在明显瓶颈；巡检人员需要频繁在车流中作业，面临交通事故和工伤风险，部分高危环境更是难以进入；人工判断具有主观性，数据反馈滞后，难以支撑即时决策；大范围巡检的人力与时间投入不可控，成本压力持续上升。这些痛点推动着道路养护行业加速向无人化、智能化方向演进。

　　新一代道路养护解决方案正在突破单一视角的局限，构建车-空-地-云多维协同管养体系。深圳亿维锐创科技股份有限公司作为国家级高新技术企业和全国中小企业股份转让系统挂牌公司，以自研L4级自动驾驶全栈技术为基础，融合机器视觉与深度学习算法，推出空地联合无人巡检解决方案，实现道路养护全流程实时化、数字化、可视化、联动化和智能化。

　　这一解决方案的突破在于双维作业模式的协同。融合无人机与巡检车，实现空中全景扫描+地面高精度检测的资源整合，有效解决地面巡检视角受限、全景监控缺失的挑战。无人机可快速覆盖大范围区域，进行宏观态势感知；地面巡检车则专注于路面细节检测，两者形成互补，构建立体化监测网络。

　　空地联合巡检系统搭载了完整的病害识别算法体系，涵盖42种病害诊断算法和44种资产盘点算法。在病害识别方面，系统可识别25种路面病害，包括网状裂缝、纵向裂缝、横向j9.com裂缝、沉陷、车辙、坑槽、泛油、破碎板、错台、冒浆等；针对路基损坏，可检测路缘石缺失、边坡危石等2种情况；对于沿线设施，系统能够识别护栏损坏、声屏障、防眩板缺失、隔离栅损坏、标志损毁、绿植枯死等10种问题；在交安事件方面，可监测抛洒物、路肩垃圾、道路施工、路面积水等5种情况。

　　资产盘点算法同样全面，覆盖29种交通安全设施（各类标志牌、护栏、里程碑、标线种管理设施（路灯、摄像头、LED显示屏、龙门架等），以及服务、排水、消防设施（公交站牌、垃圾桶、窖井盖、消防栓等）。系统综合识别准确率可达到90%以上，病害位置实现精准定位，为养护决策提供可靠数据支撑。

　　在硬件层面，道路AI智能巡检终端采用高集成一体化设计，相较于分体式设备，安装与使用便捷性显著提升。终端具备边端处理能力，可全自动进行数据采集与分析，过滤无用图像，降低通信费用并保证实时性。系统覆盖日常巡检大部分算法，支持对同一病害进行全周期跟踪管理，通过远程升级实现模型定制优化与系统更新，灵活j9.com匹配监管需求。

　　道路巡检无人车作为L4级自动驾驶无人巡检平台，替代人工在高危、高强度路况下的巡检工作。无人驾驶规避人员安全风险，支持不停车巡查，实现全天候、高频率巡检，提升养护预防性。这种持续作业模式打破了传统人工巡检的时间和强度限制，将巡检频率从周级提升至日级甚至小时级。

　　空地联合解决方案不仅限于病害检测，还构建了体系化管理能力，打造一车多用体系，赋能公路全场景智慧化管理。在公路综合检测方面，系统可同步检测平整度、结构强度、标线清晰度，构建三维数字孪生路网，为路网全生命周期管理提供数字底座。

　　应急指挥监测功能配备北斗定位，在突发事故中快速构建指挥中心，监测滑坡、积水等险情，提供实时态势感知。系统搭载储能模块，为新能源车辆及抢险设备提供应急能源供给，保障应急响应能力。事件维护预警功能搭载可变情报板与语音播报，实时疏导交通，降低二次事故风险，将被动响应转变为主动防控。

　　智能数据接入平台基于大数据技术，通过云边协同架构实现模型自主学习更新，持续优化识别效率。平台实现病害从发现、诊断到推送、分析的全流程自动化决策闭环。智能诊断功能自动识别病害类型及严重程度；智能分析按路段、时间、类型生成评估报告，辅助养护计划制定；智能推送按照预设条件自动将病害信息推送到养护管理平台，确保问题及时处置。

　　多端管理软件提供了完整的业务支撑体系。数字驾驶舱通过一屏化展现巡检平台及业务，实时反映养护动态，支撑决策；巡检业务管理端建立基础信息数据库，设定频率，记录全流程并展示病害全生命周期；移动APP实现设备状态查询、启停控制及路段信息查询，让管理者随时掌握巡检动态。

　　空地联合无人巡检解决方案在实际应用中已展现出显著成效。在效率方面，巡查效率提升数倍，检出速度加快，使预防性养护成为可能；成本方面，节省日常养护与高频检测成本，通过精确定位避免过度维修；安全方面，减少人员上路需求，降低道路设施异常导致的责任风险，保障养护人员安全。

　　这种技术体系的价值不仅在于替代人工完成既有任务，更在于创造了传统模式无法实现的能力。全天候、高频次的巡检使道路管理从定期检查转向实时监控，从事后维修转向预防养护，从经验判断转向数据决策。深圳亿维锐创科技股份有限公司作为深圳市专精特新中小企业，持续深化在道路智能养护领域的技术积累，为交通基础设施数字化转型提供了可复制、可推广的解决方案，推动道路养护行业向无人化、智能化、精细化方向持续演进。返回搜狐，查看更多