AI智检赋能,数字养护实现场景化升级

近日，东部公司养护巡查AI检测试点正式落地应用。该试点以无人机自动巡检、计算机视觉识别、移动端闭环处置为支撑，围绕路面裂缝、坑槽、抛洒物、路肩不洁、排水堵塞、桥梁裂缝等高频场景开展智能检测。目前，系统对路面裂缝、抛洒物等典型病害识别精度超过90%，有效提升了隐患发现的及时性、精准性和巡查作业的智能化水平。

传统养护巡查以人工上路为主，受路段范围、交通流量、天气环境等因素影响，存在覆盖不均、发现滞后、作业风险较高等问题。特别是在大流量路段、重点桥梁、边坡排水等复杂场景下，巡查方式亟需向更精准、更高效、更安全转变。

针对实际需求，东部公司在灌南东收费站试点建设无人机AI智能巡检服务平台，探索“无人机巡检+人工复核”新模式。平台可根据巡检计划设置飞行路线和任务频次，无人机按照指令自动起飞、沿线巡航、定点拍摄，实时回传路面、桥梁、边坡、排水设施等图像数据；系统同步运用AI算法开展识别分析，对疑似路面病害、设施异常、边坡隐患、排水不畅等情况进行标记提醒，辅助养护人员及时掌握现场状态。

与传统“人工看、现场记、线下报”相比，无人机巡检将部分需人员上路查看、步行排查的工作前移至空中完成，减少了高流量路段现场作业频次，提高了重点部位巡查效率。通过“系统采集、智能识别、线上留痕”，巡查图像、异常点位、处置记录同步归集，既提升了巡检覆盖面和问题发现效率，也为病害比对、趋势分析和养护决策提供了数据支撑。

围绕问题发现后的处置链条，东部公司梳理巡检范围、任务派发、现场处置、结果反馈、资料归档等环节，建立“终端采集—平台识别—预警推送—现场处置—结果归档”工作流程，推动隐患信息快速流转、处置任务及时落地。

针对路面抛洒物、路肩不洁、边沟堵塞等突发性隐患，系统识别异常后，可通过小程序、短信等方式及时推送提醒，同步提供隐患类型、具体位置和现场画面。养护人员接报后，可快速核实、迅速调配人员车辆设备赶赴现场，减少人工转报、现场复核和信息传递时间，缩短隐患处置周期，降低次生事故风险。

针对道路裂缝、坑槽、排水不畅、桥梁裂缝等常规病害，平台可自动归集巡检图像、问题点位、病害类型、发现时间等信息，形成分类台账和检测报告，为病害复核、轻重缓急排序和维修计划编制提供依据，提升养护任务安排的针对性和精准性。在处置过程中，养护人员通过移动端接收任务、反馈进度、上传处置前后照片、提交处理结果，相关信息同步沉淀至平台，实现问题发现、任务派发、现场处置、结果反馈全过程留痕。通过数据统一归集、任务统一推送、过程统一记录，巡检、处置、计划、归档各环节衔接更加顺畅，问题来源、责任主体、处理进度、完成情况更加清晰，推动养护管理由线下流转向线上闭环转变。

发展新质生产力，关键在于推动技术落地业务、服务现场、解决问题。东部公司此次AI养护检测试点，聚焦人工巡查风险较高、隐患发现不够及时、信息流转不够顺畅、病害数据积累不足等问题，将无人机巡检、AI识别、移动端应用和现场处置流程贯通衔接，推动技术应用更好服务巡查、处置和决策。

目前，平台已具备路面抛洒物、路肩不洁、道路裂缝、坑槽、排水堵塞、桥梁裂缝等多类问题识别能力，其中路面裂缝、抛洒物等典型病害识别精度超过90%。在巡检过程中，无人机沿预设路线开展巡航，对重点路段、桥梁、边坡、排水设施等区域进行图像采集；系统同步识别分析，发现异常后自动生成问题记录并推送相关人员。对突发性隐患，可快速核实、快速处置；对常规性病害，可形成检测记录、统计分析和维修依据，推动巡查发现更及时、任务安排更精准、处置过程更规范。

这一试点的意义，不仅在于提升巡检效率，更在于优化养护管理流程。通过平台统一采集、统一识别、统一推送、统一反馈、统一归档，病害位置、发现时间、处置进度、完成结果同步留存，既减少重复上路、重复核查、重复整理，也提升了问题跟踪、结果复核和管理决策的规范化水平。

下一步，东部公司将持续完善平台和移动端小程序功能，规范问题识别、任务推送、现场处置、结果反馈、资料归档等环节；同步建设AI大模型自学习中心和专属病害样本库，围绕不同路段、不同设施、不同天气环境、不同病害类型持续积累样本数据，提升复杂场景下的识别准确率和判断稳定性。通过优化巡检流程、完善数据标准、健全处置机制，推动AI养护巡检向更多路段、更多场景拓展应用，为提升道路通行品质和安全保障能力提供有力支撑。