邱 暾

(辽宁艾特斯智能交通技术有限公司 沈阳市 110166)

截至2021年末辽宁省收费公路里程4355km，辽宁省交通建设投资集团负责辽宁省全域高速公路建设、运营和养护，高速公路的养护主要分为道路养护和机电设施养护两部分。据统计，截至2021年底，辽宁省的高速公路配备有基本运维人员超过1000名，需要重点监控养护的对象包括1.3万座桥梁和30余万套机电设备进行运维。

1 高速公路养护现状分析

1.1 公路基础设施养护现状

在高速公路基础设施(路面、桥梁等)的养护方式上，目前高速公路巡检，主要依靠人工巡查、拍照记录的方式来完成，针对桥墩顶、桥梁底部、高陡边坡等巡检养护难度大的基础设施，现阶段养护采用特种作业车辆承载特种作业人员的方式，存在高空作业安全风险和路边停靠车辆极易造成交通拥堵、交通事故，并且部分基础设施部位人员难以到达，存在检测盲区，检测效果不理想，导致很多基础设施在无养护的情况下运行。

在4G通信网络中，因为受到传输速率的影响，无法将高于2K级别的高清摄像数据和大量的感应数据实时传输回指挥调度中，所以养护专家只能是事后导出数据，进行二次研判，在采集数据存在质量或时效问题时需要再次核验的情况下，只能再次出动巡检，降低了养护效率。

1.2 公路机电系统运维现状

首先，高速公路机电设施具有设施数量多且离散分布的特点。截至2021年，辽宁全省有超过200个收费站、600个门架、200座隧道，70余个服务区分散在全省14个地市，4355km高速公路的重要节点。站点之间的距离在5～20km之间。要保证全省机电系统安全、及时可靠运行，需要在全省设置多处运维服务站，每个运维服务站需配置各层次技术人员，其中专家型技术人员和专业技术人员因人员不足和人员成本过高，因此只能采用高层次技术人员的复用机制，安排高层次技术人员长期奔波在各个故障现场，导致时间成本和人力成本过高，存在交通出行风险，尤其是在疫情防控期间，在限制人员跨区域活动的情形下，故障修复的时间及质量难以得到保障。

其次，高速公路机电设施的养护，具有故障响应的及时性和高效性要求高的特点。2019年交通运输部在全国统一实施了取消省界收费站项目[1]，相关机电设施遍布高速公路沿线，为提高系统运行稳定性，交通运输部要求系统0.5h定障，2h内系统修复，以省为单位每天进行系统完好率的全国排名。随着交通运输部牵头组织的取消省界收费站项目和视频云联网等项目的顺利实施，全国高速公路信息化一张网的建设目标已初步形成，单点的设备或者系统故障极有可能影响到省内其他站点，情况严重可能会在全国范围内产生影响。同时，随着高速公路市场化建设和运维模式的逐步推广，运维服务响应的及时性与高效性已变得至关重要，急需通过高效率的智慧化手段缩短故障响应和处置时间[2]。

2 高速公路智慧养护解决方案

针对现有高速公路养护工作中存在的问题，在综合了5G通信和AI技术之后，从实际使用场景出发，提出基于5G和AI技术的高速公路养护三个实际场景应用。

(1)针对在高速公路基础设施，尤其是桥梁和高坡等特殊位置的养护存在的问题，为了提高养护时的人员和车辆的安全性，提高养护效率，提出“基于5G+无人机的高速公路养护应用”。利用基于5G网络实现无人机超视距巡检[3]，实时高清图像回传，云端智能分析。在信息采集方面，通过无人机搭载的高清摄像头通过5G网络实时回传4K图像。数据采集后将汇聚于云端服务器，利用部署在云端的图像分析算法，初步筛查需要进行维护的点位，按照智能分析结论，开展预防性检测和养护。运用机器换人的手段，实现现场人员零配置，降低了养护操作风险，大量应用人工智能提高养护检测精度与监测效率。

(2)针对高速公路机电设施维护的要求，为了提高故障响应的及时性和高效性，实现专家人员更高效率的复用，结合现有的智能穿戴AR设备，提出“基于5G+AR+AI智能装备的高速公路养护应用”。在维护人员到达现场后，在养护过程中通过单兵的AR眼镜实现高清养护图像回传，智能云端迅速定位并匹配运维方案，经远程专家确认后下发到AR眼镜，实现专家人员与现场人员的音视频融合互动，现场人员通过AR眼镜的标记和指导精准完成现场养护工作。见图1。

图1 基于5G+AR+AI智能装备的高速公路养护流程图

(3)针对高速公路路面养护的要求，原通信网络受限于无线网络传输速度，而无法实时回传高清图像并针对图像进行实时处理的问题。提出“基于5G+智能巡检车辆的高速公路养护应用”。巡检车辆通过搭载4K高清摄像机及无感探伤传感器，借助5G网路连通云端的云计算能力，实现病害位置及类别与采集图像位置精准匹配[4]，目前图像识别支持的病害包括：裂缝、水损坏、坑槽、泛油、松散、车辙、路面沉陷等。

通过以上三个应用的实现，在成本、效率、安全取得了明显提升，初步实现了传统公路人工养护模式向5G+AI数字化养护模式的革命性升级。

3 架构设计

如图2所示，5G和AI技术的公路智慧养护组网架构采用了云边端结合的架构。首先，高速公路现场远端配置了“AR眼镜”、“无人机”、“道路巡检车辆”三类主要养护运维硬件工具，通过高清图像和无感探伤等各类传感器，将感知的数据及高清图像，通过融合搭建的5G专网实时回传至云端平台，在云端通过部署人工智能和高精度算法，以人工智能诊断为主，专家远程决策为辅，实现养护检测实时性和养护策略精准快速下发。为了进一步降低通信时延，满足前端设备对实时性的要求，通过沿线路侧搭建的5G基站，利用高速公路已有专网系统，解决了广域网系统时延问题。

图2 基于5G和AI技术的公路智慧养护组网架构图

4 结语

经过测算，在成本方面，减少了人员配置，减少了车辆及作业设备的采购，有效降低运维成本。在效率方面，在交通、诊断、维修和管理四个方面有了大幅度提升，通过AI决策为主，专家远程集中诊断为辅，综合提升了养护效率61%；在安全方面，机器换人手段将安全风险防控点降低了49%。

将5G+智慧养护的成功经验逐步融合应用到交通设计、建设、运营等项目全周期管理，培育交通行业数字化治理能力；同时推动智慧高速和自动驾驶的实施，加快数字交通的蝶变速度，助力数字中国、交通强国战略落地。