一、研究背景与意义

在智慧交通体系构建中，道路作为基础性载体，其健康状况直接影响交通运行效率与安全。随着交通流量持续增长，道路承受的动态荷载与静态压力同步攀升，加速了路面病害的产生与演化。据交通运输部统计，截至2024年底，全国公路养护里程已突破535万公里，占公路总里程的99.6%，年均路面病害增长量保持在12%—15%。其中，城市道路日均交通流量较2020年增长38%，在“重载+高频”双重作用下，路面损坏周期由3—4年缩短至1.5—2年，病害检出量呈指数级上升。以某南方城市为例，其主干道年均新增裂缝超2万条，坑槽数量增长30%，直接导致交通事故率上升15%，高峰时段拥堵延时指数增加0.2。

传统养护模式依赖人工巡检与经验决策，存在效率低、成本高、响应滞后等痛点。人工巡检单次覆盖范围仅8—10公里，识别准确率不足60%，且易受天气、车流干扰。车载AI巡检虽可将准确率提升至95%，但面临“城市背景噪声”难题——井盖、减速带、油渍等伪病害干扰率高达28%，导致复检工作量居高不下。此外，养护决策缺乏数据支撑，资金分配与病害严重程度不匹配，造成资源浪费。例如，某省高速公路养护预算中，仅30%用于实际病害修复，其余70%消耗在巡检与冗余作业中。

在此背景下，智能检测与养护决策系统成为破解行业困局的关键。通过融合物联网、人工智能、大数据等技术，系统可实现病害精准识别、风险动态预测与资源优化配置，推动养护模式从“被动修复”向“主动预防”转型。本研究以提升道路全生命周期管理效能为目标，构建“感知-诊断-决策-执行”闭环体系，为智慧交通建设提供技术支撑。

二、国内外研究现状

（一）国际研究进展

欧美国家在道路智能检测领域起步较早，已形成成熟的技术体系。美国联邦公路管理局（FHWA）主导的“长期路面性能研究计划”（LTPP）建立了全球最大的路面数据库，涵盖超2万公里道路的病害数据。德国采用“Road Doctor”一体机，集成裂缝检测、清扫、灌缝功能，作业效率提升40%，设备空驶率降低50%。日本开发的“路面健康监测系统”（PHMS）利用光纤传感技术，实现应力、温度、湿度实时监测，病害预测准确率达85%。

在算法层面，深度学习技术成为主流。美国某公司研发的RGB3DS道路检测系统，采用卷积神经网络（CNN）与Transformer架构，识别准确率超96.4%，支持多源数据融合分析。欧盟“Horizon 2020”计划支持的“Smart Pavement”项目，通过无人机搭载热成像仪，快速识别夜间难以发现的裂缝与渗水问题，检测效率较传统方法提升3倍。

（二）国内研究现状

我国道路智能检测技术起步于21世纪初，近年来在国家政策推动下快速发展。交通运输部发布的《公路数字化养护技术指南》明确要求，到2025年，高速公路智能检测覆盖率需达100%，普通国省干线达80%。目前，国内已形成以“北斗+5G”为核心的检测网络，覆盖超30万公里道路。

在技术应用方面，国内企业与高校联合攻关，取得多项突破。中科星图智慧科技有限公司推出的“翼算智检”系统，融合可见光、热红外、多光谱及激光雷达数据，构建多维病害认知体系，可识别40余类典型道路与市政场景病害，实现从“被动响应”到“主动预警”的转变。某大学研发的“基于BIM+GIS的数字孪生平台”，通过模拟不同养护方案对寿命的影响，优化决策逻辑，使全生命周期成本降低20%—30%。

然而，国内研究仍存在短板：一是数据标准化程度低，不同地区、不同设备的检测数据难以互通；二是算法鲁棒性不足，复杂环境下（如雨雾、夜间）识别准确率下降；三是系统集成度差，检测、决策、执行环节割裂，影响整体效能。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

本研究旨在构建一套面向智慧交通的道路路面病害智能检测与养护决策系统，实现三大核心目标：

1. 精准检测：开发多模态数据融合算法，提升复杂环境下病害识别准确率至95%以上；

2. 科学决策：构建基于数字孪生的养护决策模型，优化资源分配，降低全生命周期成本20%；

3. 系统集成：打通检测、决策、执行全链条，实现养护作业效率提升40%，设备空驶率降低50%。

（二）研究内容

1. 多模态数据融合与病害智能识别

针对传统检测方法覆盖范围有限、抗干扰能力弱的问题，研究多源数据融合技术。通过部署在检测车、无人机、路侧单元（RSU）的传感器，采集路面图像、三维点云、温度、湿度等数据，构建“空-天-地”一体化检测网络。例如，利用激光雷达（LiDAR）获取高精度三维结构信息，结合可见光图像识别表面病害，通过热红外数据探测地下隐性隐患（如空洞、积水）。

在算法层面，设计基于CNN的裂缝识别模型、基于长短期记忆网络（LSTM）的结构性能预测模型、基于图神经网络（GNN）的拓扑损伤定位模型。针对伪病害干扰问题，引入注意力机制，提升关键特征识别能力。例如，通过分析裂缝的连续性、走向与纹理特征，区分真实病害与减速带、井盖等干扰源。

2. 基于数字孪生的养护决策模型

传统养护决策依赖经验，缺乏量化分析。本研究构建“BIM+GIS+IoT”数字孪生模型，集成路面结构、交通流量、气象环境等多维度数据，模拟不同养护方案对寿命的影响。例如，针对某高速公路路段，输入当前病害数据、交通荷载预测值与养护预算，模型可输出最优养护策略（如微表处、超薄磨耗层或裂缝灌缝），并生成资源调度计划。

为提升决策科学性，引入强化学习算法，以安全性、经济性、施工便捷性为优化目标，动态调整养护方案。例如，在交通高峰期，系统可自动推迟非紧急养护作业，优先保障通行效率；在雨季来临前，提前修复排水系统病害，降低水毁风险。

3. 养护作业集群控制与资源优化

针对传统设备协同性差、资源浪费严重的问题，研究养护作业集群控制技术。通过5G/C-V2X技术实现设备间数据互通，构建“检测车-清扫车-修补车”协同作业集群。例如，检测车发现病害后，自动向清扫车发送作业范围与清扫强度指令，清扫完成后，修补车根据病害类型自动选择材料与工艺，实现“检测-清扫-修补”无缝衔接。

在资源优化方面，开发养护资源调度平台，集成机械、材料、人员等数据，通过运筹学算法优化资源配置。例如，根据病害分布与养护优先级，规划最优作业路线，减少设备空驶；根据材料库存与消耗预测，动态调整采购计划，降低库存成本。

四、技术路线与创新点

（一）技术路线

本研究采用“需求驱动-数据赋能-模型构建-系统集成-应用验证”的闭环技术路线：

1. 需求调研：分析交通管理部门与养护企业的核心诉求，明确技术指标与功能需求；

2. 数据采集：选取典型道路（如高速公路、城市主干道）部署传感器网络，采集多模态数据；

3. 模型开发：基于深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）构建智能检测与决策模型，通过迁移学习解决小样本问题；

4. 系统集成：将检测模型、决策算法、数据库集成至可视化平台，开发移动端APP支持现场作业；

5. 应用验证：在实际工程中部署系统，评估模型精度与决策效果，通过用户反馈优化功能。

（二）创新点

1. 多模态数据融合算法：突破单一传感器的局限，通过可见光、热红外、激光雷达数据互补，提升隐性病害识别能力；

2. 数字孪生决策模型：结合BIM与GIS技术，构建路面“数字孪生”模型，实现养护方案量化评估与动态优化；

3. 养护作业集群控制：通过5G/C-V2X技术实现设备协同，构建“检测-清扫-修补”一体化作业集群，提升执行效率。

五、预期成果与应用价值

（一）预期成果

1. 理论成果：发表高水平论文2-3篇，形成道路智能检测与养护决策技术标准草案；

2. 技术成果：开发多模态数据融合算法库、数字孪生决策模型库、养护作业集群控制平台；

3. 应用成果：在3—5个省份的高速公路与城市道路中推广系统，覆盖里程超1000公里，病害识别准确率提升30%，养护成本降低20%。

（二）应用价值

1. 提升道路安全性：通过早期病害识别与预防性养护，降低交通事故率15%以上；

2. 优化资源配置：减少养护资金浪费，提高设备利用率与人员作业效率；

3. 推动行业转型：为智慧交通建设提供可复制的技术方案，促进养护模式从“劳动密集型”向“技术密集型”升级。

六、结语

在智慧交通加速发展的背景下，道路路面病害智能检测与养护决策系统的研究具有重要现实意义。本研究通过融合物联网、人工智能、数字孪生等技术，构建“感知-诊断-决策-执行”闭环体系，旨在破解传统养护模式效率低、成本高、响应滞后等难题。预期成果将推动道路养护向精准化、科学化、智能化方向转型，为提升交通运行效率、保障公众出行安全提供技术支撑。未来，随着5G、AI、区块链等技术的深度融合，系统将进一步优化数据安全、标准统一与跨区域协作能力，助力智慧交通建设迈向更高水平。