项目背景
随着我国高速公路网络的持续扩展，传统人工巡检模式在道路缺陷检测中逐渐显露出效率低、成本高、数据偏差大等痛点。客户作为高速公路维护单位，长期依赖人工对裂缝、空洞等路面问题进行定位与记录，但受限于人工主观判断、定位误差及手动数据整理，导致检测结果的准确性不足，且维护周期长、人力投入大，难以满足快速响应和精细化管理的需求。为提升巡检效率与数据可靠性，客户亟需引入智能化解决方案，以替代传统人工模式。
项目目标
星野团队旨在通过AI图像识别技术与自动化巡检系统的深度融合，构建一套高效、精准的道路缺陷检测平台，实现从高速路面病害（如裂缝、坑槽、沉陷等）的自动化缺陷识别、数据采集到报告生成的全流程智能化管理，摆脱人工巡检的局限，解决人工巡检中定位误差大、记录效率低、数据分析滞后等问题，大幅提升检测效率和定位精度。并通过可视化报告为客户提供科学决策依据，推动高速公路养护向智慧化转型。
AI医疗信息系统解决方案
方案共分为三部分
1 AI算法开发
- 基于深度学习模型（如YOLOv8、U-Net）训练道路缺陷检测算法，针对裂缝、坑槽、空洞等典型病害进行高精度分类与定位
- 边缘集成（边缘端对模型的运用，数据流水线，存储等）
- 后. 续病害数据采集、标注、深度训练和算法优化
2 智能硬件选型
- 在巡检车辆及无人机上部署高清摄像头与边缘计算设备，实时采集道路表观图像
- 通过北斗高精度定位系统，为每帧图像绑定地理坐标，实现缺陷位置的精准标注
3 服务器和管理端系统
- 边缘端数据回传云端，基础用户、角色管理功能，多道路管理，巡检任务管理，维修工单流程，数据统计报表，可视化大屏（显示监测地图以及灾害位置点标记、各模块信息统计）等
- 搭建云端数据处理平台，对采集的图像进行自动分析，提取缺陷类型、面积、严重程度等关键信息。
- 利用自然语言处理（NLP）技术生成结构化巡检报告，支持按区域、时间、缺陷类型等多维度统计分析，并提供修复优先级建议。
项目成果
前期采用公开的道路缺陷数据集进行训练，通过可行性测试后，汇集客户提供的图像采集记录，进一步优化识别算法精度；并采取增量学习的方式，提升AI模型的自学习能力。通过AI驱动的自动化流程，客户实现了缺陷数据的实时更新与精准归档，累计减少人工巡检成本60%。平台生成的分析报告成为客户养护决策的核心依据，助力其构建起覆盖“监测-分析-处置”的高速公路智慧运维体系，为行业提供了可复用的AI赋能样板案例。
