北斗高精度定位+AI道路巡检重新定义道路养护新标准，效率提升40倍

在新基建背景之下，围绕AI打造的新应用不断涌现，AI道路巡查就是其中之一。

千寻位置依托北斗高精度定位、地理信息采集、视频图像对比识别、公路专题地图三维可视化等技术手段，打造AI道路检查解决方案，降低道路检查成本，提高检查效率和病害识别精度。

北斗高精度定位+AI道路巡检

检查是道路养护的第一步。传统的道路检查主要依靠人工检查和拍照记录来完成。漏检率高，效率低。检查人员在车流中拍照存在很大的安全隐患。

千寻位置AI道路巡检解决方案，通过道路巡检解决方案AI算法检测的照片超过55万张/天，接近人工检查的40倍。定向适应后，道路病害召回率和准确率可分别高达95%和90%。该方案已被多省市道路应用验证。

AI道路巡检解决方案由采集端（车端）和平台端组成，包括高清摄像头、高精度定位终端、车载巡检解决方案AI边缘计算单元、通信回传设备等。平台端是智能公路路面病害识别和道路生产状态可视化平台(以下简称“巡检云平台”)。“边端一体”轻量化可实现模块化拆卸，并在任何车辆上快速部署。

千寻位置AI道路巡检解决方案架构图

检查车辆上路行驶时，高清摄像头实时收集高速公路范围内的路面病害、缺陷及道路设施设备图像、终端AI边缘计算单元通过图像比较自动识别道路病害，生成检查结果；一些无法识别的病害通过数据返回到检查云平台进行准确识别和手动检查。同时，车载高精度定位终端实时获取检查车道级位置，识别道路病害的准确位置，服务于检查云平台病害三维地图显示和准确维护位置查询，方便维护人员维护。

千寻位置AI道路巡查解决方案提取道路交通标志

从应用出发，定义新的维护标准

当前AI道路巡检技术的整体应用处于早期阶段，已经落地AI在公路检查项目中，一些业主单位也了“AI路面巡检的实际效果未达到预期”的声音。

经实地检查，千寻位置技术人员发现，AI在识别病害的同时，还需要将召回率纳入重要的模型评价指标。“准确率”，倾向于好报，“召回率”倾向于不漏报；通过合理的召回和准确的调整，可以有效避免因病害模型评价阈值设置不当而造成的病害模型评价阈值设置不当。“错报、误报、漏报”等待事件，改进AI模型识别结果与实际应用相匹配，降低了二次复核的成本。

针对“准确性”与“召回率”如何设定合理的阈值？面对这一挑战，千寻已经完成了数万张病害照片的收集和分析。在大量实际数据的培训过程中，建立了公路病害识别和判断标准：“重要缺陷”偏重“召回率”，“一般缺陷”偏重“准确率”大大提高了模型的准确性。

千寻位置AI道路巡检解决方案快速检测道路缺陷

除路面病害外，公路附属设施、路基等也是重要的养护对象，千寻位置AI道路检查针对交通标志、龙门架、护栏、摄像头等目标，进行了专门的模型培训，提取了一系列关键指标。目前，一些典型的问题，如道路标志字迹不清、井盖错位等，可以有效识别。未来会有更多AI场景研发，包括城市绿化、交通灯、路灯、环卫设施等。

数字地图，最后一公里的维护决策，

公路检查业务整体范围较大，整个维护过程环节较多，围绕病害治理生命周期形成智能链，有效实现整个行业。

结合北斗高精度定位等技术，千寻位置AI道路检查实现检查轨迹回放，基于准确时空标签的病害查询统计，形成涵盖检查结果的数字地图，辅助病害可视化和流程管理；同时，根据道路性能基础数据，根据路段、道路生产类别、时间等条件实现多维比较分析，充分挖掘检查历史数据价值，提供检查数据分析报告，供维修部门决策，开放检查结果和维修决策的最后一公里。

部署了AI道路巡检采集终端车辆的车辆

据交通部统计，截至2020年底，我国公路总里程已超过500万公里，公路养护里程已超过495万公里，占总里程的99%，公路养护公共财政支出已超过850亿元。

高质量的公路质量是现代综合交通体系建设的重要保证。随着路网建设的快速发展，高速公路已进入综合维护时代，基于北斗的高精度定位AI道路检查不仅有助于主动管理和智能决策，还将为现代综合交通体系的建设和方便群众出行创造更大的价值。

文章转自千寻位置行业应用

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