成果名称

基于时空高精匹配的高速公路智能巡检技术与装备研发

成果登记号

知识产权

完成单位

序号

单位名称

通讯地址

1

山东高速集团有限公司创新研究院

山东省济南市历下区龙鼎

大道海尔绿城全运村中央

广场

2

山东高速工程检测有限公司

山东省济南市市中区二环

东路12550号

3

山东科技大学

山东省青岛市黄岛区前湾

港路579号

完成人

序号

姓名

工作单位

对成果的贡献

1

辛公锋

山东高速集团有限公司创新研究院

负责项目总体规划设计

2

丛波日

山东高速集团有限公司创新研究院

负责项目总体方案实施，研究技术路线审核，推进项目进程，把控项目质量

3

陈  铮

山东高速工程检测有限公司

负责项目方案实施，参与项目立项、设计、应用及编制全过程

4

刘如飞

山东科技大学

负责项目技术方案制定，编制技术路线，把控项目质量

5

王含笑

山东高速工程检测有限公司

负责项目技术方案制定，编制技术路线，把控项目质量

6

张振虎

山东高速工程检测有限公司

负责项目方案实施、参与二三维算法研发、硬件开发、软件平台制作等

7

申全军

山东高速集团有限公司创新研究院

项目技术指导，参与二维图像识别技术研发

8

徐传昶

山东高速工程检测有限公司

项目技术指导，参与巡检装备硬件研发

9

高国华

山东高速工程检测有限公司

项目技术指导，参与三维算法技术研发

10

董营营

山东高速集团四川乐宜公路有限公司

指导巡检指南编制、参与算法开发

11

龙关旭

山东高速集团有限公司创新研究院

项目技术指导，参与软件平台开发

12

李庆营

山东高速工程检测有限公司

负责项目方案实施，技术方案制定，负责二维识别算法的研发

13

张梦媛

山东高速集团有限公司创新研究院

指导数据挖掘分析，参与巡检指南编制

14

闫  晨

山东高速股份有限公司

负责成果在京沪高速应用的测试应用，提出成果改进方向

15

王  超

山东高速济南发展有限公司

负责成果在东吕高速应用的测试应用，提出成果改进方向

16

郝  伟

山东高速淄博发展有限公司

负责成果在滨莱高速应用的测试应用，提出成果改进方向

17

苏占文

山东科技大学

负责资料整理、三维软件调试

18

孙进伟

山东高速济南发展有限公司

负责成果在东吕高速应用的测试应用

19

李  利

山东高速集团有限公司创新研究院

负责数据处理与分析

20

王屹虹

山东高速济南发展有限公司

负责成果在东吕高速应用的测试应用

21

丁龙亭

山东高速集团有限公司创新研究院

负责资料收集与整理

22

邹庆钰

山东高速济南发展有限公司

负责成果在东吕高速应用的测试应用

23

杨耀辉

山东高速集团有限公司创新研究院

负责资料收集与整理

24

杨  森

山东高速集团四川乐宜公路有限公司

参与巡检指南编制

25

季晓歌

山东高速集团有限公司创新研究院

负责数据处理与分析

26

商红发

山东高速集团有限公司创新研究院

负责资料收集与整理

27

李子豪

山东高速集团有限公司创新研究院

负责软件开发技术咨询与数据处理

28

赵  凯

山东高速工程检测有限公司

负责产品推广与商务对接

29

张彤晖

山东高速工程检测有限公司

负责软件开发技术咨询与数据处理

30

郭桂宏

山东高速工程检测有限公司

负责资料收集整理、路面病害规则划分

31

刘凯锋

山东高速工程检测有限公司

负责资料收集整理、路面病害规则划分

32

管灵通

山东高速工程检测有限公司

负责数据挖掘分析

33

任振霖

山东高速淄博发展有限公司

负责成果在滨莱高速应用的测试应用

34

魏  鑫

山东高速股份有限公司

负责成果在京沪高速应用的测试应用

35

朱良志

山东高速济南发展有限公司

负责成果在东吕高速应用的测试应用

36

张智元

山东高速济南发展有限公司

负责成果在东吕高速应用的测试应用

37

房玉龙

山东科技大学

负责资料整理、三维软件调试

成果公报内容

一、 项目来源

本项目主要来源于山东省交通运输厅科技计划项目，项目编号：2023B78-01。

二、 应用领域和技术原理

1.应用领域

本项目成果主要应用在公路智能巡检、数字化采集等领域。

2.技术原理

智能巡检装备通过集成多模态传感器（如二维工业相机、三维激光雷达等）与高精度定位系统，实时采集路面、沿线设施的二三维和空间信息，结合人工智能图像识别算法，对路面病害、沿线设施缺损、洒落物等进行自动识别与分类。同时，通过时空关联建模技术，实现病害的精准定位与追踪，为道路养护提供智能、可量化的决策依据。

三、 性能指标

作业效率：支持100km/h行驶速度下稳定采集与识别。

二维图像：搭配1200w像素的工业面阵相机，可达到毫米级病害感知。

三维激光：搭配128线半固体激光雷达，实现厘米级定位。

识别内容：包含路面病害、沿线设施缺损、洒落物等。

识别准确率：路面病害（如裂缝、坑槽、修补等）识别准确率不低于90%，沿线设施缺损识别准确率不低于85%。

环境适应性：能在强光、阴天、隧道等复杂环境下稳定运行。

四、 与国内外同类技术比较

经第三方机构评价及查新，检索范围内未见技术内容完全相同的文献报道。提出的多维视觉感知的公路智能巡检装备、基于场景差异与多模态融合的路面小样本目标智能识别技术、基于空间拓扑关系的沿线设施缺损智能识别技术等，具体实施方式与查新范围的内容存在差别。

五、 成果的创造性、先进性

本课题在多方面获得了创新突破，共取得了四大创新点，分别介绍如下：

创新点1：研发了基于多维视觉时空融合的公路智能巡检装备

提出了考虑完整成像畸变的线特征匹配 LiDAR-相机高精度标定方法和无靶标约束的 LiDAR-IMU 快速校准方法，研制了行业首台融合车规级半固态激光雷达的多维感知公路巡检装备。

创新点2：基于多源数据融合的目标高精定位技术

提出了基于深度图构建与像空间反投影、并与桩号定位匹配的目标定位方法,实现公路巡检目标的厘米级定位和里程桩号动态计算。

创新点3：基于场景差异与多模态融合的路面目标智能识别技术

提出了于路面区域分割的多车道、多角度语义约束方法，构建了一种图像、点云多模态特征提取和注意力融合机制的双分支网络，降低了路面巡检目标识别中非路面因素干扰，路面巡检目标的综合识别准确率优于90%。

创新点4：基于空间拓扑关系的沿线设施缺损智能识别技术

提出了道路路侧设施识别区自适应设置方法，构建了设施变形自动分析模型，多尺度沿线设施目标识别准确率优于95%，攻克了公路巡检中对设施缺失、变形智能判别的行业难题。

六、 作用意义

1.经济效益

通过调研分析，目前行业内主流的智能巡检服务模式主要分为两种：一种是整体销售模式，另一种是按公里承包模式。针对不同的用户需求，提供了灵活的商业解决方案，各具优势。整体销售模式是将软件、硬件（含算法）集成为一体化解决方案的销售形式，通过一次性采购实现自主巡检的能力。此模式适用于具备独立开展巡检工作的运营单位，特点是一次性投入较高，但后续成本较低，优势在于运营单位可完全掌握巡检设备的运行和数据资源，具备更高的自主性和隐私保障。以山东高速集团现有省内9000余公里的管养里程为例，全面部署，需装备约90~100套。省内外部市场，山东省国省干线目前1.9万余公里的管养里程，需装备约300余套。从全国市场需求以及装备5~6年的更新迭代周期来看，智能巡检装备的需求巨大。

2.社会效益

智能巡检装备的应用从根本上优化公路巡检的作业模式，显著降低一线作业人员暴露于高风险环境中的频率。传统巡检模式通常要求工作人员频繁下车，在车流密集的高速路段近距离作业，存在较大的安全隐患。通过智能巡检装备的远距离智能识别功能，车辆能够在行驶过程中高效完成数据采集和分析，极大减少人工干预的必要性，降低人员安全风险，改善基层作业条件，显著提升了人员作业的安全保障水平。