在清晨6点的城市道路,集成“智城云巡+千寻驰观”智慧巡检解决方案的智能巡检车已开始“出诊”。车内的高精度巡检设备如同CT扫描仪,不断速度捕捉路面细节;AI算法在边缘计算设备上实时运算,毫米级的裂缝、厘米见方的坑槽都逃不过它的“法眼”。
隧道股份城市运营所使用的工程巡检车辆搭载着千寻位置“北斗+AI”道路智能巡检系统——千寻驰观。该系统依托北斗时空智能、地理信息采集、AI大模型、边缘计算等技术,可对道路表面病害及沿线设施的边缘侧智能识别,自动输出识别目标的高精度位置及道路表面病害的精确面积,并实时上报结构化结果。智能巡检
基于该系统,千寻驰观可获得厘米级高精度定位服务,在巡检过程中知道自己准确的空间位置,再利用摄像头看清病害与车辆的相对距离,从而确定道路病害的精准位置。
基于AI大模型和在道路运维养护行业积累的近千万真实场景数据,隧道股份城市运营协同千寻位置技术人员不断训练交通场景的模型泛化能力,针对不同场景进行聚合和剪裁,将算法适配实际需求,让这台“道路CT机”更具智慧。
前端采集的大量病害线索,该如何高效地处置呢?这就需要依托隧道股份城市运营自主研发的城市基础设施智慧巡检平台。
这个数据驱动的“智慧大脑”构建了“大屏+中屏+小屏”多端协同体系,集成病害智能研判算法,可实现对病害线索的自动化清洗、分类、技术定级、风险定级、历史比对去重和过滤,最终精准过滤出亟需和必须维修的有效病害信息。
根据测算,道路病害去重过滤比例达90%以上,极大地减轻了养护人员对病害线索筛选、判断的工作量,让4小时内完成病害发现和病害派单处置成为可能。同时,依托专业检测量化数据生成的中长期养护决策,并根据“路面性能退化模型”推算未来会出现快速退化的路格,统筹纳入到接下来的路面大中修计划中,推动运维养护模式从“被动修补”向“主动预防”转型。
病害智能研判算法基于隧道股份城市运营所运维的3200余公里设施样本数据集,由千万级病害历史数据训练而成,同时适配了公路、城市道路等多套行业和地方标准,真正实现了“一网统管、一屏决策”。
以往,道路养护人员开车实地检查,每天仅能巡检约30公里,且检测结果受人为因素干扰多,巡检结果及过程缺少科学管控手段。现在,由隧道股份城市运营构建的“业务+技术”专业人员,可通过云端巡检技术实现“远程巡检”。
其中,业务管理团队通过调度千寻驰观设备和巡检车辆资源,对所辖市政道路实施“全域扫描”;扫描后,技术专家团队立即跟进开展道路巡检、病害分析,并提供专业的道路指标检测、中长期养护策略建议。
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