在新基建背景之下，圍繞AI打造的新應用不斷涌現，AI道路巡查就是其中之一。

千尋位置依托北斗高精度定位、地理信息采集、視頻圖像對比識別、公路專題地圖三維可視化等技術手段，打造AI道路檢查解決方案，降低道路檢查成本，提高檢查效率和病害識別精度。

北斗高精度定位+AI道路巡檢

檢查是道路養(yǎng)護的第一步。傳統(tǒng)的道路檢查主要依靠人工檢查和拍照記錄來完成。漏檢率高，效率低。檢查人員在車流中拍照存在很大的安全隱患。

千尋位置AI道路巡檢解決方案，通過道路巡檢解決方案AI算法檢測的照片超過55萬張/天，接近人工檢查的40倍。定向適應后，道路病害召回率和準確率可分別高達95%和90%。該方案已被多省市道路應用驗證。

AI道路巡檢解決方案由采集端（車端）和平臺端組成，包括高清攝像頭、高精度定位終端、車載巡檢解決方案AI邊緣計算單元、通信回傳設備等。平臺端是智能公路路面病害識別和道路生產狀態(tài)可視化平臺(以下簡稱“巡檢云平臺”)?！斑叾艘惑w”輕量化可實現模塊化拆卸，并在任何車輛上快速部署。

千尋位置AI道路巡檢解決方案架構圖

檢查車輛上路行駛時，高清攝像頭實時收集高速公路范圍內的路面病害、缺陷及道路設施設備圖像、終端AI邊緣計算單元通過圖像比較自動識別道路病害，生成檢查結果；一些無法識別的病害通過數據返回到檢查云平臺進行準確識別和手動檢查。同時，車載高精度定位終端實時獲取檢查車道級位置，識別道路病害的準確位置，服務于檢查云平臺病害三維地圖顯示和準確維護位置查詢，方便維護人員維護。

千尋位置AI道路巡查解決方案提取道路交通標志

從應用出發(fā)，定義新的維護標準

當前AI道路巡檢技術的整體應用處于早期階段，已經落地AI在公路檢查項目中，一些業(yè)主單位也了“AI路面巡檢的實際效果未達到預期”的聲音。

經實地檢查，千尋位置技術人員發(fā)現，AI在識別病害的同時，還需要將召回率納入重要的模型評價指標?！皽蚀_率”，傾向于好報，“召回率”傾向于不漏報；通過合理的召回和準確的調整，可以有效避免因病害模型評價閾值設置不當而造成的病害模型評價閾值設置不當。“錯報、誤報、漏報”等待事件，改進AI模型識別結果與實際應用相匹配，降低了二次復核的成本。

針對“準確性”與“召回率”如何設定合理的閾值？面對這一挑戰(zhàn)，千尋已經完成了數萬張病害照片的收集和分析。在大量實際數據的培訓過程中，建立了公路病害識別和判斷標準：“重要缺陷”偏重“召回率”，“一般缺陷”偏重“準確率”大大提高了模型的準確性。

千尋位置AI道路巡檢解決方案快速檢測道路缺陷

除路面病害外，公路附屬設施、路基等也是重要的養(yǎng)護對象，千尋位置AI道路檢查針對交通標志、龍門架、護欄、攝像頭等目標，進行了專門的模型培訓，提取了一系列關鍵指標。目前，一些典型的問題，如道路標志字跡不清、井蓋錯位等，可以有效識別。未來會有更多AI場景研發(fā)，包括城市綠化、交通燈、路燈、環(huán)衛(wèi)設施等。

數字地圖，最后一公里的維護決策，

公路檢查業(yè)務整體范圍較大，整個維護過程環(huán)節(jié)較多，圍繞病害治理生命周期形成智能鏈，有效實現整個行業(yè)。

結合北斗高精度定位等技術，千尋位置AI道路檢查實現檢查軌跡回放，基于準確時空標簽的病害查詢統(tǒng)計，形成涵蓋檢查結果的數字地圖，輔助病害可視化和流程管理；同時，根據道路性能基礎數據，根據路段、道路生產類別、時間等條件實現多維比較分析，充分挖掘檢查歷史數據價值，提供檢查數據分析報告，供維修部門決策，開放檢查結果和維修決策的最后一公里。

部署了AI道路巡檢采集終端車輛的車輛

據交通部統(tǒng)計，截至2020年底，我國公路總里程已超過500萬公里，公路養(yǎng)護里程已超過495萬公里，占總里程的99%，公路養(yǎng)護公共財政支出已超過850億元。

高質量的公路質量是現代綜合交通體系建設的重要保證。隨著路網建設的快速發(fā)展，高速公路已進入綜合維護時代，基于北斗的高精度定位AI道路檢查不僅有助于主動管理和智能決策，還將為現代綜合交通體系的建設和方便群眾出行創(chuàng)造更大的價值。

文章轉自千尋位置行業(yè)應用

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