公路智能检测发展现状与前景分析

侯芸，博士，教授级高级工程师，中咨公路养护检测技术有限公司党支部书记、董事长、总经理，公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心主任，中国交建公路路面养护技术研发中心主任，中咨集团技术委员会委员，中咨集团养护版块首席专家，《内蒙古公路与运输》编辑委员会委员、中国交通建设监理协会常务理事、中国交通建设监理协会试验检测副主任委员。2014年被长安大学、北京建筑大学特聘为研究生导师，获得交通运输部“2015~2016年度交通运输青年科技英才”，2016年度“全国公路优秀科技工作者”，2018年度交通运输行业重点科研平台十大创新人物，2018年度中国交建创新英才等称号。长期从事公路结构与材料研发、公路工程养护设计与咨询评估，特别致力于公路交通应急处置技术及材料、公路沥青路面同步快速养护成套技术研究，深入研究同步快速处治成套技术相关的材料、工艺及设备并取得丰硕成果。

1 公路检测发展阶段

近年来，随着全国范围内公路路网的建成，我国主要交通运输通道的使用紧张情况得到了明显改善，全国范围内的交通运输能力得到了大幅度的提高。然而，大规模建设后必然带来繁重的养护任务，公路养护已由传统的“抢修时代”过渡到“全面养护时代”，公路养护市场的发展壮大和规范有序运转，已成为未来行业持续健康发展的基础之一。2015年至2019年，我国公路养护里程及其在公路总里程中占比均逐年增长。根据交通运输部年报数据，截至2019年末，我国公路养护里程495.31万公里，较2018年增长19.93万公里，养护里程在公路总里程中占比达到了98.8%。公路养护涉及检测、评定、决策、设计、施工、后评价等环节，检测与评定作为一切养护工作起步的基础，其对准确、快速、安全的要求也愈来愈高。

公路技术状况的检测可以分为三个不同的发展阶段。第一阶段为人工检测阶段。由于道路铺设量少、车流量不大、技术发展的不成熟及道路保护意识不强，在道路养护阶段初期主要为人工现场检测判断。此阶段受人为判断力影响，仅在道路出现了严重病害时，才会进行粗略的养护处理。第二阶段为半自动化检测阶段。此阶段检测人员开始采用一些相关的设备，如照相机、摄像头、汽车等，将采集的图片存于硬盘中，相关人员在计算机上进行相应的处理判断。第三阶段是全自动化检测阶段。随着相关科学技术的进步，道路检测全自动化逐渐成为主要的检测手段。其中以车载检测系统为主，智能道路综合检测车现已在各个国家特别是发达国家得到较广泛应用。

2 道路智能检测技术现状分析

上世纪90年代，美国的研究人员开发了基于线扫描数字相机的路面病害检测系统 PCES（Pavement Condition Evaluation Service）。该系统基于模拟量和数字量的转换理论，将路面采集到的模拟量数据信息转换成数字量处理。该系统相对之前的系统实现了图像收集和图像处理同步，但是其功能比较单一，无法分辨路面病害种类。同时期由于CCD技术的快速发展，加拿大一家公司开发出了ARAN（Automatic Road Analyzer）系统。该系统使用多个角度的高分辨率相机来拍摄路面情况，CCD技术可以直接将光学信号转换为数字信号，且图像采集速度高，所以ARAN系统可以在车速以80km/h的速度下完成。ARAN系统能够自动将检测到的路面病害进行分类，并鉴定病害的严重程度，提高了检测效率。ARAN系统在检测效率和准确率上有了很大的提升，但存在硬件成本太高、路面数据与识别病害不同步等问题。

21世纪以来，3D激光扫描技术兴起并快速发展。研究人员将该技术应用到路面病害检测系统，例如美国的DHDV系统，该系统将线激光对路面进行扫描，用高速面阵相机记录激光在路面上的投影，并通过传感器来收集路面2D和3D数据信息，系统将采集到的信息用图像处理模块对路面病害进行识别检测、分类。DHDV系统实现了真正的对路面病害进行自动化检测，但是其对硬件要求及设备维护成本很高，还未得到大范围推广。

商京理工大学的N-1型路面检测系统该系统是国内最早出现的智能路面检测系统，由车载样本采集系统和线下检测处理系统组成；交通运输部公路科学研究院的CICS路面检测系统：该车载系统时速最高为100km/h，单次检测路面宽度可达到3.6m，裂缝最高检测精度达到1mm，自带补光装置；武大卓越科技有限公司的ZOYON道路检测系统包括5个子系统，检测车时速最高达到120km/h，检测宽度最大为3.7m，裂缝最高检测精度达到1mm｡

随着公路养护里程的不断提高，对管养技术人员和检测设备的要求也愈来愈高，管养单位除了要完成日常的养护检测工作，同时须地公路的高边坡、长大桥梁、高路基等特殊构造物进行日常巡查和健康监测。无人机技术的应用可快速缓解技术人员和设备不足的情况。目前公路的高边坡、桥梁墩台等构造物动辄几十米，高则上百米，若靠人工进行日常检查，既费时又费力，特别是很多高边坡、高路基因地势险峻，导致人和设备无法实施相关数据采集，对一些山体滑坡、垮塌等灾害的前期迹象无法提前获知和预警，导致当前边坡坍塌、路基下沉、山体滑坡的灾害频发。而无人机在公路巡检方向的应用，可大大提高日常检查和维护的效率，快速便捷地观测和检查构造物，及时掌握道路结构病害并及时养护。

现如今，摄像机、激光探测技术以及图像处理技术已经得到了快速的发展，但是采集到的图像仍然会受到拍摄角度、光照、遮挡等许多外界因素的影响，仍需要人工辅助进行检测和分类，对图像信息进行识别准确分类依然是公路检测系统研究的重点和难点。

从路面检测系统发展现状来看，目前相关设备以及系统能够较好完成路面图像信息采集并实现了商业的应用，但一些自动化程度较高、检测能力较强的系统往往对硬件要求很高，技术操作性强，专业的检测车得专业人员进行操作，局限性大，且维护费用昂贵，较难得到大范围推广。

3 公路智能检测发展方向

3.1 便携式路面及附属设施病害识别设备

未来的道路病害检测将朝向自动化，智能化，高效化方向发展，在路面及附属设施病害检测作业中，低成本、便携化检测设备将是未来的发展方向，以适应于养护单位检测与管理需求。从道路检测需求出发，便携式检测装备需含有易安装、拆卸的病害采集装置，软硬件集成设备以及任务、命令操作装置。为了便于对道路数据的管理，便携式检测设备可通过无线技术与云平台对接，实现终端统筹管理。

（1）吸附式高精度病害采集装置。

工业相机和高清镜头以螺旋式安装在支架上，整体结构以三角式吸附在车尾或车前引擎盖，车尾的相机和支架间设计有平衡装置，与竖直方向成30°角拍摄路面，车前的相机呈水平方向拍摄路侧的附属设施，并且三角吸附式支架高度可调节，以适配不同高度的车辆。整体结构可方便安装和拆卸，便于检测人员的操作。

单相机拍摄方案设备小巧，无庞大支架，结构简单安装方便，可以满足检测指标较低用户需求。区别于目前已有成熟病害检测技术路径，面对日常养护领域，设备具有新颖性和便利性。

（2）集成式中控装置。

道路智能检测系统中，中控装置作为便捷式道路检测工作的中枢系统，将 GPS数据处理模块、电源模块、嵌入式核心处理平台、大容量固态硬盘等集成在完整的机械壳体中。同时在机械壳体上可改装连接孔，方便与外部相机数据接口、GPS数据接口、显示屏幕、操作鼠标、车载电源接口等进行联通。集成后的设备具有更好的电气安全性、放置的稳定性、操作的简便性，具有便易携带实用性以及工程性，是便携式道路检测工作的中枢系统，日采集里程可达500公里。

中控装置嵌有图像处理装置，可实现边采集边处理功能，检测人员完成检测作业时，便携式设备中的中控装置亦将采集的路面及附属设施图像处理完毕，通过无线传输至养护管理终端。

（3）便携式操作显示器。

基于管理人员便捷操作的需求，便携式路面及附属设施病害识别设备集成图像采集系统，结合便携式显示器，检测人员通过鼠标、键盘以及显示器可操作检测的开始与结束，并能通过显示器实时观察检测过程。在傍山路段，GPS定位偶有延误现象，会造成病害定位误差。而通过便携式操作显示器，检测人员可通过手动输入桩号进行辅助校准，保障检测数据定位的准确性，有效提高了管理人员工作效率。

（4）数据持续性支撑、便携式安全检测。

相比较专用的路况检测车以及一年一度的国检，便携式路面及附属设施病害识别设备价格低廉、便于携带、安装以及拆卸，适用于多种车辆，道路管理人员可使用该设备随时开展路况检测，积累大量的路况数据，掌握路况变化的连续性。对比日常的人工检测，该设备无须封闭交通，保障了交通的正常运营和检测人员的安全。

（5）平台化管理。

便携式路面及附属设施病害识别设备作为采集端，可通过无线技术将采集结果传输至养护管理平台端。便携式设备在检测时，数据存储在集成式中控装置中，中控装置实时处理路面采集数据，通过无线模块与养护管理平台终端对接，将病害数据传输至平台病害信息数据库中，管理人员通过平台终端可掌握路段的病害类型、病害严重程度以及对应位置信息。

由于便携式设备易于安装、携带，大大提高了路面及附属设施的检测频率，因此，管理单位可通过高频检测，源源不断采集道路检测数据，通过养护管理平台掌握路面及附属设施病害的动态发展，并建立病害发展台账。

3.2 基于无人机的道路检测技术

随着路面信息采集技术的不断进步，无人机信息采集系统逐步在公路交通领域得到推广。现阶段，无人机在公路交通领域的应用主要包括交通流量监测、公路周边环境信息采集、公路自然灾害评估和预测。

随着摄像技术和无人机技术的进步，无人机图像已经可以完整地采集公路路面图像，获得的图像可以清晰地反映病害信息。对于山区公路、农村公路等一些基础设施，专业检测车难以开展检测业务，通过小巧、便捷的无人机可解决部分公路检测难的问题，

无人机可搭载激光雷达系统，基于激光点云高程信息和反射强度信息，较好刻画坑槽和塌陷病害与健康路面之间的高程与激光反射强度差异，构建基于高程属性的多尺度粗糙度和高斯曲率特征，建立沥青路面坑槽与塌陷两种病害类型的识别模型，进行路面病害目标提取和病害等级评价，进而对道路老化与病害等级进行分级评级，为道路养护部门提供决策支持。

利用无人机的飞行技术，搭载高精度视频采集器、第五代移动通信以及北斗定位终端，可采集路面及附属设施高清图像，5G移动通信技术将保存有无人机姿态、工作状态、飞行高度信息，将重新编码命名的高分辨率路面及附属设施照片发送至数据处理服务器，服务器将基于病害区域图像和全卷积神经网络的路面病害信息识别图像病害信息，并基于北斗定位信息对病害进行定位。

道路结构厚度是保障道路使用性能的基础。道路施工中，通常缺少对施工过程的检测，因此道路整体结构厚度难以把握。通过将无人机与探地雷达组合成单个集成系统，结合激光高度计，可对道路结构进行快速探测，不仅可以方便、快速地检测道路结构厚度是否标准化，也可以在道路运营过程中检测道路结构的变化，为道路养护提供底层数据支撑。

采用无人机道路检测技术，避免了以往检测过程中对正常道路交通的影响，同时相比道路检测车而言，无人机的工作成本远小于道路检测车，设备成本也大为降低。对于人工检测方法而言，无人机飞行操作的人员远少于公路检测人员的数量，且无人机操作门槛低，设备轻便，便于携带，技术要求不高，可节省大量人员培训成本。对于专业检测车难以企及的一些路段，使用无人机可方便、快速地予以检测，空中检测效率高，所需检测时间短且作业过程不易受地形影响，可为养护部门制定养护决策提供数据支撑。

4 结语

计算机科学技术的快速发展与创新，为公路损坏的智能检测识别提供了更好的发展空间，便携式路面及附属设施病害识别设备以及无人机、雷达和极光集成系统，基于深度学习技术、视觉技术、集成控制技术等，以低成本以及便携式优势，提高了道路路况的检测频率，实现了公路路况的低成本高频次检测，保障了路况发展的数据连续性，从而有效挖掘公路路况的变化趋势，实现公路病害的超前预测。