高速公路路面异物智能检测与养护技术分析

高速公路路面异物智能检测与养护技术分析

李亮

陕西交通控股集团有限公司白泉分公司  陕西安康725800

摘要：在车辆在高速公路行驶期间，异物可能突然从前方袭入或从路边飞出，受动能大的影响，易对行驶人员造成伤害，如若不及时反应，会造成车辆失控等问题。为解决受高速公路重载车辆多、交通流量大影响，而出现的路面异物高频出现问题，提高路面驾驶安全性。本文将基于问题导向法，以更好地实现高速公路路面异物问题解决为前提，对异物智能检测技术及养护技术进行分析，旨在通过技术赋能，快速规避安全隐患，确保道路交通时刻安全。

关键词：高速公路；路面异物；智能化检测；预防性养护

引言：在高速公路建设规模、建设里程数持续扩大的今天，高速公路运维养护迎来更严格挑战。随着高速公路过往车辆的日益增多，路面上异物遗留问题可能性愈发增强，一旦存在异物问题，轻者会对路面平整度造成影响，严重的话还会影响高速行驶人员视线，使其面临无可预计的行车危险。鉴于此，为切实提升路面异物检测结果获取精度，针对性实现路用性能恢复，积极对本课题进行研究，就显得尤为重要。

1.基于物联网的高速公路路面异物检测技术

1.1异物图像数据集获取

针对性异物数据的获取是智能化检测实现的重要基础。为保障数据可靠性更高，需预先对数据实现预处理，完善数据格式统一度。处理完毕之后，便可依据下述公式实现误差校验，快速保存有用数据。公式如下：

式（1）中，对应表示为未经处理和已经经过细致化处理的检测数据；至于则主要代表为数据校验具体误差。

校验完毕后，需将数据实现分类管理。管理实践期间，考虑到数据可能相对较多，故而，为高效实现并行存储数据目标，可充分以为“媒”，实现工作落实，从而快速生成具象化检测数据名片。

1.2异物检测模型构建

在初始图像数据集顺利获取完毕之后，为切实提升智慧化识别检测精准度，可充分以数据内容为依托，构造异物检测模型。

首先，需严格预测异物位置，实现交并比计算，计算公式如下：

式（2）中，主要表示为被检测区域以及现实区域的交并比数值；至于这三个独立系数而言，则主要表示基于不同智能检测框主体的现实对应面积数值；

其次，在顺利完成交并比计算之后，便可快速得出智能检测损失函数，为后续更有效地实现检测区与现实异物区域是否重叠提供优质客观前提。函数公式如公式（3）所示：

此时，如若数值较小则表明，智能被检测区与现实异物区域拥有较高的重叠度，所呈现的检测结果可代表性更强，后续可严格依据模型，实现针对式问题解决。

最后，便可围绕损失函数所反映出的损失关系，精准化实现智慧检测模型构建，模型如下：

此公式之中，对应表示为智能化检测特征以及检测输出的现实池化值；

在模型的加持下，作业人员可凭借具象化模型，快速实现检测相对区域确定，达到理想化提升检测精度目标。

1.3特征提取网络生成

为持续夯实模型核心特征提取底气，有机降低工作实践难度，在模型顺利呈现之后，还要从两方面出发，有序助推特征提取网络生成。

一方面，要自觉添加注意力模块，严格基于网络层数变化特征，实现具象化压缩，并实时对图像信息特征进行观察，一旦存在变化，立即反应，及时进行定位标注，从而助推特征代表性能够得到有效增强，不会受多元冗余信息影响，出现检测结果生成低效问题。另一方面，还要精准实现智能检测分支确定，生成代表性较强的检测网络示例图，以图像的呈现，最大限度降低其他复杂参数对特征提取所造成的不良影响，优化提升智能检测工作的可行性[1]。

2.高速公路路面养护技术——基于无人机的路面抛物清除技术

传统的养护多为人工养护手段，需要投入诸多人力，这无疑会使得交通管理部门的运作成本显著增加，且长时间在高速公路上实现养护操作，也会对交通正常运行造成影响给人们日常出行带来诸多不便。故而，为切实提升养护有效性，智能养护的实现也尤为必要，可充分凭借自动化操作，有效规避人工介入的干扰，从根本上达到养护效率优化提升目标。

鉴于此，为更有效地实现养护人员工资减负，并同时兼顾高速公路清障工作，还可充分以无人机为依托，实现指定的抛物清除工作。

2.1技术实践逻辑

充分利用无人机自身所携带的视觉视频模块，进一步对异物种类进行分析，在此时，顺利获取衣物特征之后，无人机将会根据初期所设定的工作逻辑系统，在无车辆时立即实现异物抓取，使其能够从路中间顺利转移至路边。在车流量相对较大期间，无人机则会待机等待，直至无车辆后，再实现异物抓取工作。在此时，如若异物类型无人机无法顺利实现抓取，将会立即反应利用备选方案，通过将异物定位信息发送给指定养护人员等行为，为养护人员更好地展开工作提供正确方向指引。

2.2其他核心技术

2.2.1坐标定位技术

为有效保障无人机系统能够快速实现精准位置信息发送，相关养护人员能够前往指定地点，实现针对式处理。需充分借助坐标定位技术，预先将无人机工作目标路段指定设计图纸信息导入至云端之中，并根据严密的工作算法实现坐标系确定，从而快速获取里程桩特殊点坐标。一旦存在上述无法顺利实现异物剔除等状况，实时反应以北斗定位系统为“媒”，快速实现位置信息获取，从而帮助附近高速公路养护人员更好地获得位置数据信息，实现针对式处理。

2.2.2视觉检测技术

为呈现较为优质的检测速度，还要充分借助视频检测法，以图片识别措施呈现快速完成图像平移、图像缩放、图像翻转等数据的增广变换处理，以此保障图像能够更为直观地展现在养护作业人员面前，有效保障相关养护人员在作业终端便可精准对异物类别进行识别，从而快速提高问题解决针对性，保障道路交通的通行效率时刻处于最佳状态。

2.2.3总控技术

此技术主要是指通过前端与后台服务器的实时连接，动态化对各个独立的现场养护结果进行监测。在此技术的有效介入之下，总控台监视时会严格基于危害等级实现异物抛出，紧急程度判断养护人员，便可依据具体的紧急程度，实现养护侧重点选取，持续提高安全隐患消除效率，确保高速公路能够在较短时间内恢复初始的安全通行状态。

2.3技术效果分析

为进一步对基于无人机的智能养护技术有效性进行验证，笔者计划积极将此养护技术投入养护实践之中，在有效维持一段时间后，经总结，主要有如下几方面使用优势。

⑴本技术可高质量满足长时间大体量高速公路路面巡检要求，助力养护人员快速实现异物清除。⑵本技术还可有机降低养护人员的现实劳动量，如若可充分依据识别技术对路面异物进行识别，便可依据无人机快速实现清障处理。只有无法识别，才需要人为介入，这无疑会使得整体的工作量得到较为直观地减少。⑶本技术待机时间较长，无人机在巡检期间如若无电，可快速移动到指定的充电桩实现充电。据不完全统计，单台无人机最长续航时间可达60min左右，最高时速每小时约75km，能够在短的时间内完成能够多个服务区间的路段全范围巡查工作。

3.结论：综上所述，在异物智能检测以及养护技术的精准介入之下，能够快速且精准地对高速公路路面所存在的异物特征以及异物类别进行提取，凭借全天候无死角异物检测养护实践，取得优质的作业成效，有效助力道路交通通行效率显著提升的同时，也能合理助推公路养护实践成本显著降低，真正达到降本增效目标，值得同类项目广泛地借鉴与参考。

参考文献：

[1]陈俊舟.基于深度图像的路面异物检测方法研究[D].长安大学,2023.