随着交通基础设施规模持续扩张，传统道路养护模式正面临前所未有的挑战。人工巡检依赖大量人力，在速度、周期和覆盖范围上存在明显瓶颈；巡检人员频繁在车流中作业，面临交通事故和工伤风险，部分高危路段甚至难以进入；人工判断具有主观性，数据反馈滞后，难以支撑即时决策；大范围巡检所需的人力与时间投入不可控，成本压力不断上升。这些痛点正推动道路养护行业加速向无人化、智能化方向演进。
一、无人巡检技术的多维协同体系
新一代道路养护解决方案正突破单一视角的局限，构建“车-空-地-云”多维协同的管养体系。
深圳亿维锐创科技股份有限公司（国家级高新技术企业、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，深度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的实时化、数字化、可视化、联动化和智能化。
该方案的核心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，有效弥补地面巡检视角受限、全景监控缺失的短板。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。
二、全场景智能识别能力
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。
病害识别（42种）
路面病害25种：网状裂缝、纵向裂缝、横向裂缝、沉陷、车辙、坑槽、泛油、破碎板、错台、冒浆等。
路基损坏2种：路缘石缺失、边坡危石。
沿线设施10种：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。
交安事件5种：抛洒物、路肩垃圾、道路施工、路面积水等 。
资产盘点（44种）
交通安全设施29种：各类标志牌、护栏、里程碑、标线、防撞桶等。
管理设施6种：路灯、摄像头、LED显示屏、龙门架等。
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≥90%，病害位置实现精准定位，为养护决策提供可靠的数据支撑。
三、全场景智能识别能力
在硬件层面，道路AI智能巡检终端采用高集成一体化设计，相比分体式设备，安装与使用更加便捷。终端具备强大的边端处理能力，可全自动进行数据采集与分析，过滤无用图像数据，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，并可通过远程升级实现模型定制优化与系统更新，灵活匹配不同监管需求。
道路巡检无人车作为L4级自动驾驶无人巡检平台，可替代人工在高危、高强度路况下的巡检工作。无人驾驶有效规避人员安全风险，支持不停车巡查，实现全天候、高频率巡检，显著提升养护的预防性。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。
四、公路综合管养新生态
空地联合解决方案不仅限于病害检测，更构建了体系化的管理能力，打造“一车多用”体系，赋能公路全场景智慧化管理。
公路综合检测：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：配备北斗定位，突发事故中可快速构建指挥中心，监测滑坡、积水等险情，提供实时态势感知。
应急能源供给：搭载储能模块，可为新能源车辆及抢险设备提供紧急电力支持，保障应急响应能力。
事件维护预警：搭载可变情报板与语音播报系统，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。
五、智能决策支撑平台
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与更新，持续优化识别效率，形成从发现、诊断到推送、分析的全流程自动化决策闭环。
智能诊断：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
数字驾驶舱（大屏端）：一屏化展现巡检平台及业务，实时反映养护动态，支撑管理决策
巡检业务管理（管理端）：建立基础信息数据库，设定巡检频率，记录全流程并展示病害全生命周期
移动APP（移动端）：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
六、实施价值与应用效果
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：
效率提升：巡检效率提升数倍，检出速度加快，使预防性养护成为可能
成本节约：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
安全保障：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
这套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：
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，持续深耕道路智能养护领域，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。
2026-04-20 17:49:49 
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