梁珊妮,黎奕楓,華梅芳,鄧 泳

(廣西交科集團有限公司,廣西 南寧 530007)

0 引言

根據(jù)2021年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報顯示,2021年年末全國公路總里程達528.07×104km,比上年末增加8.26×104km,其中高速公路里程為16.91×104km、增加0.81×104km。公路養(yǎng)護里程為525.16×104km,占公路總里程比重為99.4%[1]。由此可見,我國已進入大規(guī)模道路養(yǎng)護時代,面臨著重大的養(yǎng)護任務。通過對道路進行定期或不定期巡檢來獲取路況中的病害數(shù)據(jù),可以判斷當前道路的使用狀況、損壞程度,同時也可以為智慧養(yǎng)護提供有效的數(shù)據(jù)支撐[2]。因此,在高速公路養(yǎng)護管理工作中,如何快速、高效、準確地識別病害信息至關(guān)重要。基于傳統(tǒng)的人工視覺進行病害檢測,既不能滿足養(yǎng)護需求[3],也存在耗時過長、效率低下、準確性不高等不足之處。因此,公路日常巡檢、養(yǎng)護的自動化、智能化是發(fā)展的必然趨勢。通過運用最新的自動化信息采集技術(shù),實現(xiàn)病害數(shù)據(jù)的采集,使大規(guī)模、快速、準確地獲取道路病害信息成為可能[4]。同時,緊密結(jié)合人工智能技術(shù)來進行病害的篩選、分析,可以及時、全面地發(fā)現(xiàn)問題,不僅提高了巡檢效率、保證巡檢安全性,還為高速公路的養(yǎng)護提供一致、客觀的數(shù)據(jù)信息[5-6]。

鑒于高速公路管理信息化和智能化需求的日益強烈,國內(nèi)已有一些公司推出高速公路智能巡查解決方案。這些方案大多包含巡查車上的圖像采集設備、4G/5G數(shù)據(jù)傳輸能力、病害識別引擎以及巡查和病害管理平臺,但是這些產(chǎn)品普遍存在價格高、精度低、場景單一、定位不精確、捆綁銷售等問題[7]。這對于大多數(shù)運營公司和養(yǎng)護公司來說,采購成本高、性價比低、后期維護投入大。因此,針對市面上主流產(chǎn)品特性及應用現(xiàn)狀,結(jié)合實際業(yè)務開展需求、資金投入計劃等綜合因素,本文介紹一款定制化開發(fā)的、能夠識別多種路面病害及路側(cè)病害的智能檢測系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

高速公路病害智能檢測系統(tǒng)針對路面病害及路側(cè)病害設計,能夠完成病害數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、分析、處理等流程,其總體架構(gòu)如圖1所示。高速公路病害智能檢測系統(tǒng)總體架構(gòu)由設備層、支撐層、數(shù)據(jù)層、業(yè)務層、用戶層、網(wǎng)絡層、展示層構(gòu)成。

圖1 道路病害智能檢測管理系統(tǒng)架構(gòu)圖

(1)設備層:主要為各式硬件設備,包括用于采集數(shù)據(jù)的巡查車、攝像機、衛(wèi)星定位設備、邊緣計算設備、移動傳輸設備、服務器、計算機等。

(2)支撐層:提供各種關(guān)鍵技術(shù)支撐,包括人工智能、邊緣計算、云計算、5G、大數(shù)據(jù)、GIS等。

(3)數(shù)據(jù)層:存儲各式業(yè)務相關(guān)數(shù)據(jù),包括巡檢圖片數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)、巡檢數(shù)據(jù)、病害數(shù)據(jù)、養(yǎng)護數(shù)據(jù)等。

(4)業(yè)務層:主要為業(yè)務服務與算法服務。業(yè)務服務包括工作臺、數(shù)據(jù)看板、系統(tǒng)管理、巡檢任務管理、巡檢圖片管理、病害管理、養(yǎng)護管理等模塊;算法服務包括路面病害檢測模型、交通標志牌檢測模型、波形板檢測模型等。

(5)用戶層:主要為系統(tǒng)的使用者,包括系統(tǒng)管理員、巡檢用戶、核查用戶、養(yǎng)護用戶、普通用戶,其通過操作展示層可進行道路巡查、病害分析、道路養(yǎng)護。

(6)網(wǎng)絡層:主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,包括辦公內(nèi)網(wǎng)、外網(wǎng)、移動網(wǎng)。

(7)展示層:主要為用戶使用系統(tǒng)的各種設備和界面,包括網(wǎng)頁系統(tǒng)、平板電腦、數(shù)據(jù)大屏、智能手機等。

2 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

高速公路病害智能檢測系統(tǒng)以深度學習圖像識別技術(shù)為基礎(chǔ),綜合應用衛(wèi)星定位技術(shù)、移動通信技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù),解決高速公路運營管理部門日常巡檢、養(yǎng)護的痛點問題,提升高速公路運營管理的信息化和智能化水平[8-9]。高速公路病害智能檢測系統(tǒng)由車載數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、高速公路病害智能檢測管理平臺、高速公路病害智能檢測算法服務三個模塊組成,其場景流程如圖2所示。

圖2 高速公路病害智能檢測系統(tǒng)場景流程圖

2.1 車載數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

車載數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由巡檢車和車載儀器組成,其中車載儀器主要包括高清攝像機、GPS定位設備、4G/5G數(shù)據(jù)傳輸設備。車載數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)能夠在不影響正常交通的情況下,完成高速公路巡檢數(shù)據(jù)的采集工作,記錄路面及路側(cè)的圖像數(shù)據(jù)及圖片的位置信息。待數(shù)據(jù)采集完成之后,利用4G/5G數(shù)據(jù)傳輸設備實時向高速公路病害智能檢測管理平臺發(fā)送采集到的圖片和數(shù)據(jù),為后續(xù)的病害識別、分析提供數(shù)據(jù)支撐。

2.2 高速公路病害智能檢測管理平臺

高速公路病害智能檢測管理平臺提供高速公路巡查、病害檢測、高速公路養(yǎng)護的全流程管理。高速公路病害智能檢測管理平臺主要包括以下幾個模塊:

(1)工作臺:包含數(shù)據(jù)概覽、待辦、通知、巡檢任務進度、養(yǎng)護任務進度五個部分。數(shù)據(jù)概覽部分根據(jù)不同的用戶角色展示不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息;待辦部分展示當前用戶的待辦事項;通知部分展示當前用戶未讀的通知信息;巡檢任務進度、養(yǎng)護任務進度展示與當前用戶相關(guān)的巡檢任務和養(yǎng)護任務的進度情況。

(2)數(shù)據(jù)看板:主要進行巡檢任務和高速公路病害可視化展示,包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析展示,以及基于GIS地圖的巡檢軌跡展示和病害位置展示。

(3)巡檢任務管理:包含巡檢任務派單、巡檢任務接單、巡檢統(tǒng)計三個部分,主要管理巡檢任務的創(chuàng)建、接收、完成、確認,以及巡檢任務統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可視化展示。

(4)巡檢圖片管理:支持用戶實現(xiàn)巡檢圖片數(shù)據(jù)導入、圖片詳情查看、刪除等操作。

(5)病害管理:主要包括病害管理、病害列表、病害統(tǒng)計三個部分。該模塊支持用戶完成病害識別檢測、病害結(jié)果查看、人工修訂、病害確認、派發(fā)病害養(yǎng)護單等操作,同時對病害相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行可視化展示。

(6)養(yǎng)護管理:主要包括養(yǎng)護接單、養(yǎng)護施工管理、養(yǎng)護方案、養(yǎng)護統(tǒng)計四個部分。該模塊支持用戶完成養(yǎng)護任務接單、養(yǎng)護驗收,養(yǎng)護方案導入、導出等操作,同時對道路養(yǎng)護相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行可視化展示。

(7)系統(tǒng)管理:主要實現(xiàn)系統(tǒng)基礎(chǔ)管理,主要包括用戶管理、角色管理、權(quán)限管理、通知管理等。

2.3 高速公路病害智能檢測算法服務

高速公路病害智能檢測算法服務是高速公路病害智能檢測系統(tǒng)的核心部分。該服務使用基于深度學習的圖像識別技術(shù)對車載數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的圖片進行病害檢測,支持裂縫、龜裂、坑槽等典型路面病害的識別,以及交通標志牌遮擋、波形板變形等路側(cè)交通安全設施病害的識別。算法流程如圖3所示。

圖3 高速公路病害智能檢測算法服務處理流程圖

在進行模型訓練時,訓練集主要來源于公開數(shù)據(jù)和合作單位提供的真實巡檢數(shù)據(jù)。通過對訓練集數(shù)據(jù)進行標注,根據(jù)需要識別的病害的特點,選擇了YOLOv5、ResNet、HRNet等圖像分類、目標檢測、圖像分割技術(shù)來進行病害識別,召回率可達80%。最后將所有病害識別算法組合起來,形成算法服務,供高速公路病害智能檢測管理平臺調(diào)用。

2.4 應用

目前,已完成高速公路病害智能檢測系統(tǒng)在廣西北部灣投資集團有限公司沿海高速公路分公司的試點應用。該公司目前含4個管理中心,管養(yǎng)里程為373 km。一次完整的巡檢需每5 m采集一張圖片,共采集上、下行14.92萬張照片。如果使用傳統(tǒng)的人工檢測方法,按平均每人每秒處理1張照片計算,大約需要41 h,折合約5 d才能完成?，F(xiàn)在,將采集到的圖片采用高速公路病害智能檢測系統(tǒng)中的檢測算法進行處理,單張圖片的處理時間可降低至0.25 s以下,通過并行技術(shù)可將全部圖片的處理時間壓縮至數(shù)小時。智能檢測算法可篩選出25%的疑似病害圖片,由運營管理人員進行二次確認,這樣可將人工處理圖片的時間壓縮至10 h左右。后續(xù)還將結(jié)合應用情況繼續(xù)完善系統(tǒng)功能,進一步加強系統(tǒng)中智能巡檢與日常養(yǎng)護工作的融合,提高高速公路管養(yǎng)的運營效率,降低相關(guān)成本。

3 結(jié)語

高速公路路面修建之后,在大量車輛反復行駛以及多種氣候變化的影響下,其使用性能會不斷衰退。因此,本文針對高速公路病害智能檢測系統(tǒng)展開研究,該系統(tǒng)通過對高速公路進行智能化、自動化巡檢,并對采集數(shù)據(jù)調(diào)用算法服務進行病害檢測,及時發(fā)現(xiàn)問題,合理定制養(yǎng)護方案,可提高高速公路的使用年限,保證高速公路的安全性,進而提高經(jīng)濟效益,以期為推進高速公路養(yǎng)護專業(yè)化、管理現(xiàn)代化、運行高效化、服務優(yōu)質(zhì)化,全面促進高速公路可持續(xù)健康發(fā)展提供助力。