坑槽、裂缝、修补……这些影响我们出行的路面病害，现在迎来了一位严谨尽职的“北斗巡检员”。

(相关资料图)

这位“北斗巡检员”即为“千寻驰观道路智能巡检系统”，它由北斗时空智能基础设施公司——千寻位置打造并于日前正式发布。巡检工程师只需将其安装在车上，上路一圈便将路面病害摸得一清二楚。巡检结束后，即可生成结构化数据表格，为后续道路养护、管理提供决策依据。

据了解，千寻驰观对道路病害的漏报率低于5%，准确率高达90%，其效率是人工巡检的近40倍。

千寻位置高级技术专家葛嵩介绍，通过创新性地引入北斗时空智能，千寻驰观道路智能巡检系统具备了三大“本领”：可以实现对道路病害的车道级定位、精确去重和精细化面积计算。

首先是车道级定位。安装在车辆顶部的北斗+视觉AI感知终端为巡检工程师添了一双拥有强大方向感的“眼睛”。基于千寻位置自主建设并运营的国家北斗地基增强系统，千寻驰观可获得实时厘米级高精度定位服务，帮助车辆在巡检过程中知道自己准确的空间位置，再利用视觉算法这双“眼睛”看清病害与车辆的相对距离，就可以确定道路病害的精准位置，误差不超过3—5米。

其次是对病害目标的精确去重，现有的视觉AI巡检系统在车端进行连续采集，同一个病害目标会被拍到近20次左右，会积累大量的冗余数据，增加人工校验的成本。千寻驰观通过赋予病害目标唯一的时空坐标，再结合语义信息和跟踪算法，可以为每个病害发放唯一的“身份证”，让道路病害一目了然。

精准的时空信息还能助力实现病害面积的精细化计算。在道路巡检中，病害面积的大小决定了路面状况的评定等级，影响后续的养护管理决策。目前，大多数巡检系统只是根据巡检拍摄到的病害图片，用简单的矩形框估算其面积，这种估算方式与实际情况存在很大误差。

千寻驰观自主研发了基于深度学习的病害边界精细提取技术，能够像“抠图”一样，将病害的精准形态从路面背景中提取出来，再关联高精度的定位信息，得到病害在真实空间下的尺寸，完成病害面积的精确计算。

精准识别道路病害只是第一步，在巡检结束后，如何快速生成结构化的巡检结果，也是影响巡检效率的关键。

千寻驰观创新性地采用边缘计算技术，将道路巡检的算法模型完全部署在车载边缘计算终端上，在车载终端优先完成巡检数据的处理。基于算法模型的调优，千寻驰观边缘侧数据处理的速度优于10帧/秒，巡检结束后，在车端就可生成结构化的巡检成果数据，便于巡检人员现场查看。相比于其他巡检系统以天为单位的数据处理效率，千寻驰观大大提高了巡检结果的时效性。

千寻驰观已在山东、辽宁、云南、江苏等全国多个省市的高速公路及国省干线落地，并在近期完成了产品升级，升级后产品形态更易部署，成为提升道路养护管理水平和管理效能的重要工具。

千寻位置CEO陈金培表示，未来，千寻驰观将通用大模型等新技术融入产品演进过程中，不断优化和训练算法模型，提升道路管理养护的精细化水平与管理效能，加速北斗时空智能与交通行业等各行业的深度融合与应用。

作者：张晓鸣

编辑：周辰

责任编辑：刘力源

*文汇独家稿件，转载请注明出处。

关键词：