【智慧交通】智慧公路整体解决方案

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智慧交通 -- 智慧公路解决方案 背景趋势 政策背景 发展趋势 政策背景 新基建背景下，智慧交通迎来重要发展机遇期 ，交通系统全产业链面临数智化升级。 • 基础设施全要素、全周期数字化， 物理设施三维呈现 • 重大基础设施全生命周期健康监测 • 重要节点交通感知网络 • 决策支持、安全应急、指挥调度、监管执法大数据运用， 精 确分析、精准管控、精细管理和精心服务 • 交通运行监测预警、安全风险分析研判、调度指挥在线监测 • 交通运输综合执法、治超联网 • 在线识别和非现场执法 • “ 四好农村路”建设：建好、管好、护好、运营好 • 智能化、数字化、轻量化、环保型交通装备 • 应用交通装备的智能检测监测和运维技术 • 瞄准新一代技术人工智能、智能制造、新材料、新能源 • 大数据、互联网、人工智能、 区块链、超级计算与交通 行业深度融合 • 交通基础设施养护， 运行监测检测， 养护专业化信息化 w o 《国家综合立体交通网规划纲要》 • 基础设施数字化、 网联化。通信技术、高分遥感卫星、人 工 智能应用 • 交通感知系统， 关键部位主动预警， 多维监测、精准管控、 协同服务 • 公路路网管理和出行信息服务智能化， 道路交通监控设备 及 配套网络 • 城市道路、建筑、公共设施融合感知体系 (2021—2025 年 ) 》 • 在役基础设施检测监测、评估预警； 事件自动识别、智 能监测与预警、分车道管控、实时交通诱导 • 突发事件精准推送， 伴随式出行服务 • 准确定位车辆位置， 智能应急救援 • 枢纽事件监测、环境监测； 恶劣天气、重大突发事件、 重点时段疏运旅客 • 运行动态掌控和突发事件应急指挥 2021 年 8 月交通运输部 《交通运输领域新型基础设施建设行动方案 2019 年 9 月 中共中央、国务 院 《交逐强国建设纲要》 2021 年 10 月 习主席主旨讲 话 联合国全球可持续交通大会 2019 年 7 月交通运输部 《数字交通发展规划纲要》 2021 年 2 月 中共中央、 国务 院 露 智 新技术与交 通 智 通行 融 3 • 交通部 《智能交通系统 (ITS) 战略规划 2020- 2025 》 ITS 要素： 自动驾驶、 人工智能、数据交换、 网络安全、频带利用 发展趋势 ： 国际 欧盟委员会《可持续与智能交通战略》 实现无缝、安全和高效的联通 : 智慧数字设施和 ITS 、 创新、 数据和人工智 能 美国 ITS 动态 欧洲 ITS 动态 www. smartmore. com 4 • 大数据、 人工智能、 区块链、物联网、云计 算和新一代无线通信、北斗导航、卫星通信、 高分遥感卫星与交通运输深度融合。 • 新一代智能交通系统： 自动驾驶、智能航运。 • 综合交通网运营服务、危险货物管控。 • 部门间协同监管、数据共享、系统互联机制。 • “ 陆海空天”一体化交通运输安全保障与监 管服务体系。 发展趋势： 国内 新技术与交通运输融合发展 2021 年 8 月交通运输部、科学技术部 《关于科技创新驱动加快建设交通强国的意 见》 国家交通科技创新布局 www. smartmore. com 5 智慧公路 解决方案 公路资产管理 病害检测诊断 路网监测响应 健康监测预警 养护业务管理 公众信息服务 智慧服务区 非现场执法 自由流收费 孪生平台 应用场景 数智底座 监控相机 车载相机 单兵终端 无人机 测速雷达 气象监测 智能手机 …… . 智慧公路数智孪生平台 : 基架 构 • 自适应算法学习 • AI 视频识别 •视频增强 •地图服务 • 信息服务 • 消息服务 • 用户体系服务 • 物联网服 务 • 数 据 标 准 与 服 务 规 范 • 数 据 仓 库 + 分 布 式 数 据 库 • 数据治理 • AI 训练 • 数据管 理 • AI 管理 • 算法市 场 • AI 推理 • 数据服务 • 数 据 引 擎 • 数据智能 • 场景再 现 • 交通模 型 • 数据模 型 smartmore. smartmore. www. www. com com 7 • 病害分布实景查看 • 历史数据智能导入 • 病害图片管理 • 病害数据统计分析 • 病害数据调用 • 界面功能自定义升 级 • 病害诊断算法迭代 道路病害智能管理平台 www. smartmore. com 8 AI 算法病害诊断 . 零基础入门 . 一站式算法定制服务 . 面向多元复杂场景智能需 求 高效 毫秒级检测速度 精确 检测准确率高 全面 强大的识别能力 智能 自适应策略 生 成 算 法 根据现场数据算法自动迭代升级 ， 形成数据闭环 清洗 AI 场景化应用设计 云边部 署 ， 快速交付 算法 持续迭代优化 闭环 流程 三大 能力 开放 训练服务 应用服务 数据服务 数据采集过程设计 数据标注 零门槛定制算法 模型 套 9 业务管理平台 根据现场数据不断优化模型 ， 形成数据闭环 生成算法 +36 倍 30000 张照片 1 2 1.39 小时 10 分析汇总各类数据报表 ，及时调 整道路巡查计划、养护计划、管 养决策等。 以各种感知手段 ，比如专用路面 扫描车、路面摄像头、移动设备， 获取路面图像信息。 针对检测结果进行统计分析 ，输 出相关数据报表，支持其他业务。 AI 智能病害识别高精度、高效 率 ➢ 效率高 检测图片速度达每秒 6-12 张 , 相比人工效率提升 30-60 倍。 ➢ 精度高 病害检出率超过 95% 病害种类识别准确率超过 95% +30% 、、检出准确率 ( 较以前算法 ) 改装车实地采集 AI 算法引 擎 清洗 ➢ 结果定量分析 对检测出来的病害完成长度统计、 面积统计 ，量化输出病害检测数据。 ➢ 部署方式灵活 提供软硬一体化部署方式： 本地单独部署、集群部署、 云端 SAAS 服务。 修补 车辙 病害种类全覆盖、结果定量化、多方式部署 ➢ 病害种类全覆 盖 波浪 横裂 龟裂 沉陷 纵裂 松散 块裂 坑槽 泛油 w o 11 • 专用路面扫描车 , 获 取 路面病害图像信息。 • 北斗车载高精度定位系 统 + 定位匹配程序 , 实 现 80km/h 车速、 2m 以 内的检测数据定 位。 多功能路况检测车 w o 12 路基检测设备 路面检测设备 轻量化智能车载终端 >90% 路 基 病 害 识 别 率 512 次 / 秒 最 大 扫 描 速 度 • 高效无损检测 • 先 进 AI 算 法 • 多源数据融合解析 • 病害成因分析 w o • 数字化 | 轻量化 | 智能 化 • AI 智能分析 | 定性定量描 述 • 高效 | 安全 | 低成本 • 北斗高精度定位 数据结果精度 >50% 采集效率提升 > 40% 深层病害无损检测 交安设施识别 巡检费用降低 13 1 车 + 1 人 + 智能装备 自动识别， 报表一键生成 正常行驶无影响， 室内直播 AI 识别， 客观无遗漏 结构化数据 ，可对比分析、 应用 高效 安全 低成本 14 1 车 +2 人 现场报表， 室内录入 频繁变速 、 低速行驶 人工判别， 主观性强 依靠巡查经验， 难以充分 利 用数据 低效 高风险 高成本 AI 算法 病害电子病历建档服务 探地雷达设备 AI 算法 路基病害建档服务 方式 效率 风险 盲区 深度 总结 路面 病害 巡查 诊断 路基 病巡 查害 诊断 w 轻量化智能车载终端 智能巡查 传统巡查 o 桥底三维成像效果 路面三维成像效果 多个带边缘计算模块的智 能工业相机拍摄的照片形 成高精度三维建模图像。 桥梁健康智能检测系统： AI 病害识 别 海量桥底三维建模数据存 入云平台 以 5km/h 速度自动拍摄 ， 配有远程监控摄像头 ，可 实时观察桥底情况。 多个 LED 大灯用 于桥底检测时 的照明。 海量桥底三维数据 深度学习 快速识别桥底病害 、 诊断病害类型及尺 寸 、 位置信息。 为 AI 分析系统提供足够的 数据学习和训练。 拍照图 龟裂识别效果 拍照图 横向裂纹识别效果 建立虚拟桥底三维模型 构建完整的桥底信息库 高清桥底照片 图像分析系统 : 成像装置 : www. smartmore. com 15 基础数 据管理 静态数据管理 资产数 据获取 与管理 公路概况 沿线环境 其他数据 动态数据管理 病害数据 交通量数据 养护工程与管理数据 基本资料管理 养护标准 养护规范 养护文件 数据共 享接口 业务数 据查询 信息发 布平台 运管调度信 息平台 养护档 案管理 管理文书 合同档案 文档汇总 养护文件 授权查 阅机制 养护材 料管理 养护设 备管理 设备档 案管理 设备运 行管理 设备维 修管理 设备保 养管理 设备报 表管理 公路养护工作流程及保障体系 公路养护标准规范体系 养护业务管理系统： 业务架 构 路面评 桥隧涵 养护需 养护资 年度计 长远规 价分析 洞评价 求分析 金优化 划支持 划支持 养护工 程管理 信息查询 与发布 养护材 料报表 材料库 存管理 养护质 量管理 养护评价 决策 采购计 划管理 基础设 置管理 日常维修 保养工程 专项工程 基建设施 绿化工程 养护计 划管理 养护质 量评定 评定参 数维护 路况破 损调查 养护工 程报表 路况质 量报表 桥隧涵 洞检查 工程合 同管理 养护计 划编制 养护资 金分析 养护单 位考核 计划统 计分析 养护计 划执行 指标体 系管理 工程完 成情况 工程验 收管理 工程结 算管理 施工任 务安排 工程计 量管理 附属设施 桥隧设施 www. smartmore. com 16 沥青路面损 坏 - 坑槽 工程总量、工程费用、养护计划、人 员安排报表智能生成、输出 工程量、工程费用、养护计划、 人员排班模型 病害类型、长度、宽度、 面积等全指标诊断数据 养护方案智能设计 路基损坏 - 路肩损 坏 Al 计 算 Al 识 别 : www. smartmore. com 17 • 养护前后效果智能对比 , 辅助养护工程验收 • 养护工作智能评价 • 养护人员绩效考核 • 下一年度资金使用计 划 养护效果智能评估 www. smartmore. com 18 智能养护决策支持 • 道路图像视频结构化 , 解析车辆时间、 地点、类型、各类车型流量。 • 公路病害数据、环境数据、车辆特征数据多元指标关联分析 , 研判病害影响因素及发展趋势 , 支撑养护决策。 ➢ 时间 ➢ 地点 ➢ 车辆类型 ( 大卡车 、 小汽车 、 公共 汽车等 ) ➢ 车流统计 30+ 车辆属性 车辆视频结构化分析 www. smartmore. com 19 高频检测数据 + 多元视频 AI 数据驱动公路养护管理决策优化 , 管养效能 提升 智能养护决策支持 横向裂缝在修补后继续形成 ，裂缝宽度呈增长趋势 伸缩缝高差修复 伸缩缝高差加剧伸缩缝 损坏 病害发育跟踪监测 病害成因分 析 养护质量跟 踪 w o 20 数据闭环支撑业务闭环 桥梁 、 隧道 、 机电设备 、 综合管廊 各种类型病害 、 异物 军用场地、 暗光环境、 轨 道 、 机场 运 行 监 测 车辆位置、类型、流量 病 位 、置、 发 生 评 率 特 征 数 据 多场景高精高效检测诊断 养护前后图片智能对比 高 效 生 成 养 护 效 果 评 估 结 论 智能 基于病害类型 、 数量 、 寸 数 据 智 能 工程 量 计 算 数据 闭环 业务 闭环 养护任务完成情况、人员 绩 效 达 成 情 况 人员任务分工、排班 计划 天气、地形数据 基于工程量 的费用预测 不同类型 害尺寸 人员安排等 检 测 w o 尺 21 、 、 , 龟裂 块裂 纵裂 车辙 波浪 泛 油 . 项目背景 某省级交通集团有限公司目前累计投资、控股和管 理的高速公路通车里程 7100 公里 ， 占全省高速公路通 车总里程的 75% ，是 XX 省高速公路投资建设和经营管 理的主要承担者。 为了保证安全通行 ，常年需要对所辖区域内高速 公路路面进行拍照检测 ， 年均拍摄照片数超过 3000 万 张 ( 一年检测一次 ) ，需要大量专业工程师对图片进行 分析和检验 ，然后出具分析报告 ，工作量巨大。 成功案例 坑槽 横裂 沉陷 松散 修补 11 种病害 w o 22 . 实施效果 搭建人工智能道路病害检测系统， 能够自动检测路面扫 描 图片 ，找出对应病害并输出统计报表。检测精度超过 95%, 检测速度达到人工的 20 倍 ， 极大的提升了某省级 交 通集团高速公路路面检测工作效率。 成功案例 根据现场数据不断优化模型 ， 形成数据闭环 清洗 生成算法 . 解决方 案 23